Taking a closer look: using statistical process control to identify patterns of improvement in a quality-improvement collaborative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published reports suggest that there is considerable variation in improvement capacity and capability among participants in quality improvement collaboratives. Generating knowledge about why these complex initiatives do or do not work in different contexts requires both qualitative and quantitative approaches. Time-series analysis using line graphs and statistical process control is a rigorous quantitative approach with relatively unexplored potential in evaluating complex quality improvement interventions. AIM: The purpose of this study was to apply and illustrate the use of line graphs and statistical process control to identify variation in improvement among practices participating in the Saskatchewan Chronic Disease Management Collaborative. METHODS: The authors used line graphs and regression analysis to determine whether improvement occurred at the aggregate level, and small multiples, rational ordering and rational subgrouping to examine differences in the level and rate of improvement among practices. RESULTS: Small multiples allowed us to observe qualitative differences in patterns of improvement among practices. Stratifying data for all subgroups on one control chart using rational subgrouping provided quantitative evidence for these differences. Stratification by administrative health region using rational ordering showed consistent differences, indicating that the health region in which the practice was located may play a role in these differences. Results from the study are being used to inform a purposive sampling strategy for interviews with participants to explore why these differences occurred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».