Process quality indicators in family medicine: results of an international comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of our study was to describe variability in process quality in family medicine among 31 European countries plus Australia, New Zealand, and Canada. The quality of family medicine was measured in terms of continuity, coordination, community orientation, and comprehensiveness of care. METHODS: The QUALICOPC study (Quality and Costs of Primary Care in Europe) was carried out among family physicians in 31 European countries (the EU 27 except for France, plus Macedonia, Iceland, Norway, Switzerland, and Turkey) and three non-European countries (Australia, Canada, and New Zealand). We used random sampling when national registers of practitioners were available. Regional registers or lists of facilities were used for some countries. A standardized questionnaire was distributed to the physicians, resulting in a sample of 6734 participants. Data collection took place between October 2011 and December 2013. Based on completed questionnaires, a three-dimensional framework was established to measure continuity, coordination, community orientation, and comprehensiveness of care. Multilevel linear regression analysis was performed to evaluate the variation of quality attributable to the family physician level and the country level. RESULTS: None of the 34 countries in this study consistently scored the best or worst in all categories. Continuity of care was perceived by family physicians as the most important dimension of quality. Some components of comprehensiveness of care, including medical technical procedures, preventive care and health care promotion, varied substantially between countries. Coordination of care was identified as the weakest part of quality. We found that physician-level characteristics contributed to the majority of variation. CONCLUSIONS: A comparison of process quality indicators in family medicine revealed similarities and differences within and between countries. The researchers found that the major proportion of variation can be explained by physicians' characteristics.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».