Developing a performance framework for measuring comprehensive, community-based primary healthcare for people with HIV
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People with human immunodeficiency virus (HIV) are living longer lives and like many other patients, need a health system better adapted for the management of complex chronic conditions. A key element of system transformation is measuring and reporting on system performance indicators relevant to the different stakeholders. Our objective was to produce a performance measurement framework for assessing the quality of comprehensive community-based primary healthcare for people with HIV. METHODS: Semi-structured interviews were performed with HIV providers, advocates, and policy-makers to obtain input on a draft performance framework, constructed using existing HIV-specific indicators, as well as the use of performance data in improving care for people with HIV. RESULTS: Stakeholders were overwhelmingly supportive of the framework's comprehensiveness. Many noted the absence of indicators addressing social determinants of health and had mixed opinions on the importance of indicators addressing access to after-hours care and the frequency of routine screening for behavioural risk factors. The draft framework was modified to reflect stakeholder input, triangulated against expert opinion and recently released HIV care guidelines, and finalized at 79 indicators. The resources and infrastructure to collect and use performance data will have to be improved for performance measurement to contribute to improving care for people with HIV. CONCLUSIONS: This framework presents a comprehensive though not exhaustive tool to support performance measurement and improvement in the care for people with HIV. However, advances in data collection and use across the system will be needed to support performance measurement driving quality improvement.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 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 ».