Reporting and use of the OECD Health Care Quality Indicators at national and regional level in 15 countries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».