MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754953555 · doi:10.1186/s12913-017-2440-8

Strategies for the quality assessment of the health care service providers in the treatment of Gastric Cancer in Colombia

2017· article· en· W2754953555 sur OpenAlexfundno aff
María del Pilar Villamil, David Barrera, Nubia Velasco, Óscar Bernal, Esteban Fajardo, Carlos J. Urango, Sebastian Buitrago

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de los AndesCraft Ontario
Mots-clésHealth informaticsHealth administrationData envelopment analysisHealth careQuality (philosophy)Nursing researchMedicineService (business)BusinessPublic healthMarketingNursingEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While, at its inception in 1993, the health care system in Colombia was publicized as a paradigm to be copied across the developing world, numerous problems in its implementation have led to, what is now, an inefficient and crisis-ridden health system. Furthermore, as a result of inappropriate tools to measure the quality of the health service providers, several corruption scandals have arisen in the country. This study attempts to tackle this situation by proposing a strategy for the quality assessment of the health service providers (Entidades Promotoras de Salud, EPS) in the Colombian health system. In particular, as a case study, the quality of the treatment of stomach cancer is analyzed. METHODS: The study uses two complementary techniques to address the problem. These techniques are applied based on data of the treatment of gastric cancer collected on a nation-wide scale by the Colombian Ministry of Health and Welfare. First, Data Envelopment Analysis (DEA) and the Malmquist Index (MI) are used to establish the most efficient EPS's within the system, according to indicators such as opportunity indicators. Second, sequential clustering algorithm, related to process mining a field of data mining, is used to determine the medical history of all patients and to construct typical care pathways of the patients belonging to efficient and inefficient EPS's. Lastly, efforts are made to identify traits and differences between efficient and inefficient EPS's. RESULTS: Efficient and inefficient EPS were identified for the years 2010 and 2011. Additionally, a Malmquist Index was used to calculate the relative changes in the efficiency of the health providers. Using these efficiency rates, the typical treatment path of patients with gastric cancer was found for two EPSs: one efficient and another inefficient. Finally, the typical traits of the care pathways were established. CONCLUSIONS: Combining DEA and process mining proved to be a powerful approach understanding the problem and gaining valuable insight into the inner workings of the Colombian Health System, especially in terms of the treatment process performed by health care providers in critical illnesses such as cancer. However, no sufficiently compelling results were found to establish the contribution of such a combination to evaluate the quality in the delivery of health services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,366
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetEfficiency Analysis Using DEATravaux en français237 207