Physician Self-Audit: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Self-audit involves self-collection of personal performance data, reflection on gaps between performance and standards, and development and implementation of learning or quality improvement plans by individual care providers. It appears to stimulate learning and quality improvement, but few physicians engage in self-audit. The purpose of this study was to identify how self-audit has been operationalized; factors influencing self-audit conduct and outcomes, including program design; and issues warranting further research. METHODS: A systematic review of quantitative and qualitative studies was undertaken. Two individuals independently reviewed searches of indexed literature databases, tables of contents, and references of eligible studies. Data were extracted and tabulated to describe the nature and impact of self-audit programs. RESULTS: Six studies evaluated the impact of self-audit programs. No program was based on a model or theory that informed its design. All studies showed improved compliance with care delivery guidelines and/or improved patient outcomes, although these findings were largely self-reported. Programs varied so features associated with benefit could not be identified. DISCUSSION: Overall there is a need for guidance on all aspects of self-audit for both participants and leaders. This guidance would be useful to educators, professional associations, and medical certification bodies to plan, develop, implement, evaluate, and support self-audit programs. Further research should aim at developing training programs and tools that address and evaluate a variety of competencies across different disciplines using more rigorous research designs, including both quantitative and qualitative approaches.
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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 | 0,046 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».