How to Begin a Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Quality improvement involves a combined effort among health care staff and stakeholders to diagnose and treat problems in the health care system. However, health care professionals often lack training in quality improvement methods, which makes it challenging to participate in improvement efforts. This article familiarizes health care professionals with how to begin a quality improvement project. The initial steps involve forming an improvement team that possesses expertise in the quality of care problem, leadership, and change management. Stakeholder mapping and analysis are useful tools at this stage, and these are reviewed to help identify individuals who might have a vested interest in the project. Physician engagement is a particularly important component of project success, and the knowledge that patients/caregivers can offer as members of a quality improvement team should not be overlooked. After a team is formed, an improvement framework helps to organize the scientific process of system change. Common quality improvement frameworks include Six Sigma, Lean, and the Model for Improvement. These models are contrasted, with a focus on the Model for Improvement, because it is widely used and applicable to a variety of quality of care problems without advanced training. It involves three steps: setting aims to focus improvement, choosing a balanced set of measures to determine if improvement occurs, and testing new ideas to change the current process. These new ideas are evaluated using Plan-Do-Study-Act cycles, where knowledge is gained by testing changes and reflecting on their effect. To show the real world utility of the quality improvement methods discussed, they are applied to a hypothetical quality improvement initiative that aims to promote home dialysis (home hemodialysis and peritoneal dialysis). This provides an example that kidney health care professionals can use to begin their own quality improvement projects.
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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 | 0,024 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».