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Enregistrement W2315629432 · doi:10.1093/intqhc/mzw027

Reporting and use of the OECD Health Care Quality Indicators at national and regional level in 15 countries

2016· article· en· W2315629432 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandru Rotar, Michael J. van den Berg, Dionne Kringos, Niek Klazinga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingHealth careAccountabilityMedicineQuality (philosophy)Member statesBusinessEconomic growthEnvironmental healthPolitical scienceEuropean unionEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

QUALITY PROBLEM OR ISSUE: OECD member states are involved since 2003 in a project coordinated by the OECD on Health Care Quality Indicators (HCQI). All OECD countries are biennially requested by the OECD to deliver national data on the quality indicators for international benchmarking purposes. INITIAL ASSESSMENT: Currently, there is no knowledge whether the OECD HCQI information is used by the countries themselves for healthcare system accountability and improvement purposes. CHOICE OF SOLUTION: The objective of the study is to explore the reporting and use of OECD HCQI in OECD member-states. IMPLEMENTATION: Data were collected through a questionnaire sent to all OECD member-states containing factual questions on the reporting on all OECD HCQ-indicators. Responses were received between June and December 2014. In this timeframe, two reminders were sent to the participants. The work progress was presented during HCQI Meetings in November 2014 and May 2015. EVALUATION: Fifteen countries reported to have a total of 163 reports in which one or more HCQIs were reported. One hundred and sixteen were national and 47 were regional reports. Forty-nine reports had a general system focus, 80 were disease specific, 10 referred to a specific type of care setting, 22 were thematic and 2 were a combination of two (disease specific for a particular type of care and thematic for a specific type of care). Most reports were from Canada: 49. All 15 countries use one or more OECD indicators. LESSONS LEARNED: The OECD quality indicators have acquired a clear place in national and regional monitoring activities. Some indicators are reported more often than others. These differences partly reflect differences between healthcare systems. Whereas some indicators have become very common, such as cancer care indicators, others, such as mental healthcare and patient experience indicators are relatively new and require some more time to be adopted more widely.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,385
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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