Data for improvement and clinical excellence: protocol for an audit with feedback intervention in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is considerable evidence about the effectiveness of audit coupled with feedback, although few audit with feedback interventions have been conducted in long-term care (LTC) settings to date. In general, the effects have been found to be modest at best, although in settings where there has been little history of audit and feedback, the effects may be greater, at least initially. The primary purpose of the Data for Improvement and Clinical Excellence (DICE) Long-Term Care project is to assess the effects of an audit with feedback intervention delivered monthly over 13 months in four LTC facilities. The research questions we addressed are:1. What effects do feedback reports have on processes and outcomes over time?2. How do different provider groups in LTC and home care respond to feedback reports based on data targeted at improving quality of care? METHODS/DESIGN: The research team conducting this study comprises researchers and decision makers in continuing care in the province of Alberta, Canada. The intervention consists of monthly feedback reports in nine LTC units in four facilities in Edmonton, Alberta. Data for the feedback reports comes from the Resident Assessment Instrument Minimum Data Set (RAI) version 2.0, a standardized instrument mandated for use in LTC facilities throughout Alberta. Feedback reports consist of one page, front and back, presenting both graphic and textual information. Reports are delivered to all staff working in the four LTC facilities. The primary evaluation uses a controlled interrupted time series design both adjusted and unadjusted for covariates. The concurrent process evaluation uses observation and self-report to assess uptake of the feedback reports. Following the project phase described in this protocol, a similar intervention will be conducted in home care settings in Alberta. Depending on project findings, if they are judged useful by decision makers participating in this research team, we plan dissemination and spread of the feedback report approach throughout Alberta.
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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 | 0,132 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,020 |
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 ».