Improving the Quality of Care for Older Adults Using Evidence-Informed Clinical Care Pathways
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been an intensified focus on quality initiatives within health care. Clinical Networks have been established in Alberta as a structure to improve care within and across settings. One method used by Clinical Networks to improve care is clinical care pathways. The objective of this study was to evaluate an evidence-informed hip fracture acute care pathway before broad implementation. METHODS: The pathway was developed by a provincial Clinical Network and implemented at four of 14 hospitals across the province. Within four months of implementing the pathway, experienced interviewers conducted focus groups with end-users at the four sites. Domains of inquiry focused on indentifying barriers and facilitators to use of the pathway. RESULTS: Fifteen physicians and 29 other health-care providers participated in eight focus groups. Common themes identified around the pathway order sets included issues with format, workflow and workload, and dissemination. The patient/family educational materials were deemed to be beneficial. Health-care provider education required better support. Overall the pathway was seen to be comprehensive. However, communication about the pathway could have been improved. CONCLUSIONS: This care model is novel in that it combines the concepts of clinical networks, care pathways, and knowledge translation in an effort to provide high-quality, evidence-informed care in a standardized equitable manner across a diverse geographic area.
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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 | 0,039 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».