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Enregistrement W2114250081 · doi:10.1186/1748-5908-6-45

Target for improvement: a cluster randomised trial of public involvement in quality-indicator prioritisation (intervention development and study protocol)

2011· article· en· W2114250081 sur OpenAlexafffund
Antoine Boivin, Pascale Lehoux, Réal Lacombe, Anaïs Lacasse, Jako Burgers, Richard Grol

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCégep de l'Abitibi TémiscamingueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityUniversité de MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecMcMaster UniversityCanadian Health Services Research FoundationMcGill University
Mots-clésPublic healthMedicineQuality (philosophy)Context (archaeology)Intervention (counseling)Protocol (science)Quality managementHealth services researchHealth administrationNursingBusinessAlternative medicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public priorities for improvement often differ from those of clinicians and managers. Public involvement has been proposed as a way to bridge the gap between professional and public clinical care priorities but has not been studied in the context of quality-indicator choice. Our objective is to assess the feasibility and impact of public involvement on quality-indicator choice and agreement with public priorities. METHODS: We will conduct a cluster randomised controlled trial comparing quality-indicator prioritisation with and without public involvement. In preparation for the trial, we developed a 'menu' of quality indicators, based on a systematic review of existing validated indicator sets. Participants (public representatives, clinicians, and managers) will be recruited from six participating sites. In intervention sites, public representatives will be involved through direct participation (public representatives, clinicians, and managers will deliberate together to agree on quality-indicator choice and use) and consultation (individual public recommendations for improvement will be collected and presented to decision makers). In control sites, only clinicians and managers will take part in the prioritisation process. Data on quality-indicator choice and intended use will be collected. Our primary outcome will compare quality-indicator choice and agreement with public priorities between intervention and control groups. A process evaluation based on direct observation, videorecording, and participants' assessment will be conducted to help explain the study's results. The marginal cost of public involvement will also be assessed. DISCUSSION: We identified 801 quality indicators that met our inclusion criteria. An expert panel agreed on a final set of 37 items containing validated quality indicators relevant for chronic disease prevention and management in primary care. We pilot tested our public-involvement intervention with 27 participants (11 public representatives and 16 clinicians and managers) and our study instruments with an additional 21 participants, which demonstrated the feasibility of the intervention and generated important insights and adaptations to engage public representatives more effectively. To our knowledge, this study is the first trial of public involvement in quality-indicator prioritisation, and its results could foster more effective upstream engagement of patients and the public in clinical practice improvement. TRIAL REGISTRATION: NTR2496 (Netherlands National Trial Register, http://www.trialregister.nl).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,006

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.

Tête enseignante Opus0,505
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,069 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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