Implementation of proven interventions in general medical inpatients: development and evaluation of a new quality indicator for drug therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among adult general medical inpatients, there are numerous interventions whose benefits outweigh their risks. However, there are no published reports describing the overall use of such proven interventions in this population. OBJECTIVES: To determine implementation rates of a broad range of interventions while accounting for valid reasons for non-use, predictors of implementation and feasibility of generating new indices to describe quality of care. METHODS: Based on a review of current practice guidelines and clinical trials related to five common conditions, implementation rates of 17 interventions were assessed retrospectively. Subjects were a complete sample of 150 adults with target medical conditions discharged from general medical units at an urban community hospital. RESULTS: The Ideal Intervention Index (3I), which described the proportion of ideal intervention opportunities that were implemented, was 0.74 (95% CI 0.70 to 0.78). The Justified Non-Use Index (JNUI), which described the proportion of all the interventions not implemented that were justified by a valid reason for non-use, was 0.49 (95% CI 0.41 to 0.55). Smoking cessation therapy in high-risk patients had the lowest indices (3I 0.30, 95% CI 0.00 to 0.60; JNUI 0.00), and aspirin for secondary stroke prevention had the highest (3I 1.0; JNUI 1.0). CONCLUSIONS: Overall, proven interventions are underused among the patients studied, and the reasons for non-use are frequently not readily discernible. There is potential for improvement, but research is required to further investigate reasons for non-use. It is feasible to measure implementation rates of proven interventions as an indicator of quality of care using the indices developed.
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 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 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».