Impact of an acute myocardial infarction report card in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Acute myocardial infarction (AMI) 'report cards' are being developed using administrative databases in many jurisdictions, but little is known about their acceptance by and their usefulness to the medical community. The purpose of this study was to determine the impact of the publication of Cardiovascular Health and Services in Ontario: An ICES Atlas (Naylor CD, Slaughter P. (eds), 1999, Toronto: ICES), the first report featuring hospital-specific AMI performance measures to be published in Canada. DESIGN: We conducted a mail survey of physicians at Ontario hospitals to determine their views on the usefulness of various atlas performance measures for assessing and improving quality of care, the types of quality initiatives launched at their hospital in response to the atlas, and their views on the concept and limitations of reporting hospital-specific AMI mortality data. RESULTS: Respondents to the survey indicated that information on process of care measures such as post-infarction beta-blocker and angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor use, and cardiac procedure waiting times were the most useful, and outcomes data (e.g. 30-day and 1-year risk-adjusted AMI mortality rates) the least useful of the multiple performance measures published in the atlas (P = 0.0385). Fifty-four percent of respondents reported launching one or more quality of care initiatives at their hospital in response to the atlas. The majority of respondents (65%) indicated that they support the public release of hospital-specific AMI mortality data, although many had concerns about potential miscoding in administrative databases and the adequacy of risk-adjustment methods. CONCLUSION: The publication of the first AMI report card in Canada stimulated quality of care initiatives at many Ontario hospitals. Inclusion of performance measures other than mortality in health care report cards may lead to greater acceptance and use by the medical community.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».