Measuring and Reporting on Quality of Care and Patient Safety in Canada: Focusing on What Matters
Notice bibliographique
Résumé
Quality of Healthcare in Canada: A Chartbook is a comprehensive, useful reference that organizes the multiple measures it contains around a well-established framework. It documents Canada's performance relative to several comparator countries and over time on a large number of indicators of care quality. However, the chartbook does not identify where the gaps are in the measurement of quality of care and patient safety, and it is limited in its ability to represent the measurement required to monitor current and upcoming policy initiatives in the field of healthcare quality. Further, it fails to represent fully the perspective of the patient or to incorporate the progress made in measuring patient-centred quality of care. The authors propose four ways forward for strengthening the measurement of healthcare quality and patient safety in Canada: (1) the standardized collection of patient-reported outcome measures; (2) a focus on the standardized measurement of patient safety across the country at micro-, meso- and macro-levels; (3) the measurement of multiple morbidities and of the quality of care provided to patients with multiple chronic conditions; and (4) a design of measurement systems in ways that reflect the perspectives of patients and citizens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».