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Enregistrement W2604506237 · doi:10.1161/circoutcomes.10.suppl_3.101

Abstract 101: Qualitative Evaluation of a State Stroke Registry

2017· article· en· W2604506237 sur OpenAlexaboutno aff
David J. Reynen, Christina R. Welter, D Patrick Lenihan, Eve Pinsker, Steven M. Seweryn, Mary G. George

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingQuarter (Canadian coin)Thematic analysisLiabilityHealth careQuality (philosophy)MedicinePublic relationsMedical educationPsychologyBusinessQualitative researchNursingPolitical scienceFinanceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Set within the California Stroke Registry/California Coverdell Program (CSR/CCP) - a stroke-care-related quality improvement (QI) program, this study sought to do as follows: (1) describe the program’s previous prevention efforts (through quarter 1 [Q1], 2015); (2) explore what factors were influential in bringing about this programmatic state; and (3) investigate what changes could occur, in order to usher in a better future state for the program. Methodology: Starting in quarter 2, 2015, a systematic review of twenty-seven CSR/CCP documents preceded the conduct of fourteen key informant interviews. Subsequently, content and thematic analyses of the CSR/CCP documents and interview transcripts were performed in NVivo, and, using an action research approach, key stakeholders vetted the findings and translated them into recommendations for change. Findings: (1) In terms of the CSR/CCP’s programmatic state through Q1, 2015, it was revealed that, with respect to (a) recruitment (of registry members), (b) program infrastructure, (c) partnerships, and (d) QI activities, there was misalignment not only with the program’s original guiding vision but also with the prevailing national healthcare trends at that time. Of concern was the program’s lack of a functional data collection system to monitor stroke care - a significant and far-reaching liability. (2) With regard to factors that gave rise to this sub-par programmatic state, this study suggested that certain tangible influences (e.g., historical decisions, staffing patterns, operational constraints) and intangible factors (e.g., held beliefs, a lack of visibility, a lack of programmatic fit within the larger organization) had been important. (3) With respect to changes that could enable the CSR/CCP to achieve a more optimal future state, two key recommendations emerged: (a) that the CSR/CCP ought to adopt more explicit knowledge management practices - i.e., capturing, sharing, and using informational assets; and (b) that the CSR/CCP ought to be working cross-functionally - i.e., establishing multi-disciplinary teams, intentionally-focused on specific aspects of the program’s work. Implications: Out of this project came key findings related to knowledge management and cross-functional teams. Taking action in these areas could enable the use of timely, relevant data in driving the change-related efforts of dedicated human and other resources. Such change could lead to an improved programmatic state, one that (1) is more in line with the CSR/CCP’s original guiding vision; and (2) could serve as a model of clinical medicine and public health coming together to improve health at the community level. While becoming consistent with national healthcare trends, an improved programmatic state could also have immediate local benefits, as the CSR/CCP likely would be more effective in its work to improve the quality of stroke 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2017
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