Evidence-based performance indicators of primary care for asthma: a modified RAND Appropriateness Method
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop evidence-based performance indicators that measure the quality of primary care for asthma. DATA SOURCES: Cochrane Database of Systematic Reviews, MEDLINE, EMBASE and CINAHL for peer-reviewed articles published in 1998-2008 and five national/global asthma management guidelines. STUDY SELECTION: Articles with a focus on current asthma performance indicators recognized or used in community and primary care settings. Data extraction Modified RAND Appropriateness METHOD: was used. The work described herein was conducted in Canada in 2008. Five clinician experts conducted the systematic literature review. Asthma-specific performance indicators were developed and the strength of supporting evidence summarized. A survey was created and mailed to 17 expert panellists of various disciplines, asking them to rate each indicator using a 9-point Likert scale. Percentage distribution of the Likert scores were generated and given to the panellists before a face-to-face meeting, which was held to assess consensus. At the meeting, they ranked all indicators based on their reliability, validity, availability and feasibility. RESULTS: Literature search yielded 1228 articles, of which 135 were used to generate 45 performance indicators in five domains: access to care, clinical effectiveness, patient centeredness, system integration and coordination and patient safety. The top five ranked indicators were: Asthma Education from Certified Asthma Educator, Pulmonary Function Monitoring, Asthma Control Monitoring, Controller Medication Use and Asthma Control. CONCLUSION: The top 15 ranked indicators are recommended for implementation in primary care to measure asthma care delivery, respiratory health outcomes and establish benchmarks for optimal health service delivery over time and across populations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».