Hospital on a Page: Standardizing Data Presentation to Drive Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Over the past five years, the Credit Valley Hospital (CVH) invested time and financial and human resources into performance measurement systems. In doing so, CVH launched a number of data tools including electronic scorecards and dashboards. However, the processes and accountability structures associated with the tools struggled to gain credibility with clinical and administrative leadership as the performance measurement system was primarily driven by the technology rather than a sound information strategy. Although a corporate-level scorecard was regularly updated, program-related scorecards and other measurement tools were only populated when programs reported to the board, at the time of accreditation or as a result of regulatory requirements. In addition, information contained in data reports was often presented in a manner that did not engage clinical and corporate decision-makers in the key issues of quality, access and sustainability. Following the release of its new strategic plan in 2009, CVH renewed its performance measurement framework and the methods by which it presented data so that the organization's strategic plan could be implemented and measured from the boardroom to the bedside. Long, complex spreadsheets were transformed into strategically designed, easy-to-understand, easy-to-access reports released in a standardized method in terms of format, media, content and timing. The following article describes the method CVH adopted to communicate the organization's performance and the role it played in enhancing the culture of quality and patient safety within the hospital.
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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 | 0,089 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».