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Enregistrement W2260700832 · doi:10.1371/journal.pone.0147296

Comparative Quality Indicators for Hospital Choice: Do General Practitioners Care?

2016· article· en· W2260700832 sur OpenAlexaff
Marie Ferrua, Claude Sicotte, Benoît Lalloué, Étienne Minvielle

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésQuality (philosophy)Global Positioning SystemGovernment (linguistics)Context (archaeology)Health careMedicineBusinessMarketingComputer scienceGeographyTelecommunicationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The strategy of publicly reporting quality indicators is being widely promoted through public policies as a way to make health care delivery more efficient. OBJECTIVE: To assess general practitioners' (GPs) use of the comparative hospital quality indicators made available by public services and the media, as well as GPs' perceptions of their qualities and usefulness. METHOD: A telephone survey of a random sample representing all self-employed GPs in private practice in France. RESULTS: A large majority (84.1%-88.5%) of respondents (n = 503; response rate of 56%) reported that they never used public comparative indicators, available in the mass media or on government and non-government Internet sites, to influence their patients' hospital choices. The vast majority of GPs rely mostly on traditional sources of information when choosing a hospital. At the same time, this study highlights favourable opinions shared by a large proportion of GPs regarding several aspects of hospital quality indicators, such as their good qualities and usefulness for other purposes. In sum, the results show that GPs make very limited use of hospital quality indicators based on a consumer choice paradigm but, at the same time, see them as useful in ways corresponding more to the usual professional paradigms, including as a means to improve quality of care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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