Development and Validation of Quality Criteria for Providing Patient- and Family-centered Injury Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and evaluate the content validity of quality criteria for providing patient- and family-centered injury care. BACKGROUND: Quality criteria have been developed for clinical injury care, but not patient- and family-centered injury care. METHODS: Using a modified Research AND Development Corporation (RAND)/University of California, Los Angeles (UCLA) Appropriateness Methodology, a panel of 16 patients, family members, injury and quality of care experts serially rated and revised criteria for patient- and family-centered injury care identified from patient and family focus groups. The criteria were then sent to 384 verified trauma centers in the United States, Canada, Australia, and New Zealand for evaluation. RESULTS: A total of 46 criteria were rated and revised by the panel over 4 rounds of review producing 14 criteria related to clinical care (n = 4; transitions of care, pain management, patient safety, provider competence), communication (n = 3; information for patients/families; communication of discharge plans to patients/families, communication between hospital and community providers), holistic care (n = 4; patient hygiene, kindness and respect, family access to patient, social and spiritual support) and end-of-life care (n = 3; decision making, end-of-life care, family follow-up). Medical directors, managers, or coordinators representing 254 trauma centers (66% response rate) rated 12 criteria to be important (95% of responses) for patient- and family-centered injury care. Fewer centers rated family access to the patient (80%) and family follow-up after patient death (65%) to be important criteria. CONCLUSIONS: Fourteen-candidate quality criteria for patient- and family-centered injury care were developed and shown to have content validity. These may be used to guide quality improvement practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».