Performance measurement and improvement frameworks in health, education and social services systems: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To perform a systematic review, supplemented by a targeted grey literature scan, for performance measurement and improvement frameworks within and across the health, education and social service systems. The intended outcome was the creation of a foundation of evidence to inform the development of cross-sectoral quality improvement frameworks. DATA SOURCES: MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, ERIC, EMBASE, Social Services Abstracts, Social Work Abstracts and Education Index Full Text were searched up to April/May 2007. In addition, 26 governmental and 27 organizational websites were searched. STUDY SELECTION: English language material with a publication date of 1986 or more recent that described a health, education or social services multidimensional framework for performance measurement and improvement. Data extraction The framework name; administrative sector; level of application; setting; population of interest; categories of quality described within the framework; country of application; and citations to other performance measurement and improvement frameworks were extracted from each article. RESULTS: In total, 111 frameworks were identified. Most frameworks (n = 97) were developed in or for the health sector. A concept sorting exercise identified 16 quality concepts applicable across many settings, sectors and levels of application. CONCLUSION: This systematic review of quality domains will be relevant and useful to those who are developing and using performance measurement and improvement frameworks for adult and child populations within or across the health, social service or education sectors.
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle