Measuring quality of care: considering measurement frameworks and needs assessment to guide quality indicator development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this article, we describe one approach for evaluating the value of developing quality indicators (QIs). STUDY DESIGN AND SETTING: We focus on describing how to develop a conceptual measurement framework and how to evaluate the need to develop QIs. A recent process to develop QIs for injury care is used for illustration. RESULTS: Key steps to perform before developing QIs include creating a conceptual measurement framework, determining stakeholder perspectives, and performing a QI needs assessment. QI development is likely to be most beneficial for medical problems for which quality measures have not been previously developed or are inadequate and that have a large burden of illness to justify quality measurement and improvement efforts, are characterized by variable or substandard care such that opportunities for improvement exist, and have evidence that improving quality of care will improve patient health. CONCLUSION: By developing a conceptual measurement framework and performing a QI needs assessment, developers and users of QIs can target their efforts.
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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 | 0,383 | 0,491 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».