Evaluation of data quality of interRAI assessments in home and community care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this project is to describe the quality of assessment data regularly collected in home and community, with techniques adapted from an evaluation of the quality of long-term care data in Canada. METHODS: Data collected using the Resident Assessment Instrument - Home Care (RAI-HC) in Ontario and British Columbia (BC) as well as the interRAI Community Health Assessment (CHA) in Ontario were analyzed using descriptive statistics, Pearson's r correlation, and Cronbach's alpha in order to assess trends in population characteristics, convergent validity, and scale reliability. RESULTS: Results indicate that RAI-HC data from Ontario and BC behave in a consistent manner, with stable trends in internal consistency providing evidence of good reliability (alpha values range from 0.72-0.94, depending on the scale and province). The associations between various scales, such as those reflecting functional status and cognition, were found to be as expected and stable over time within each setting (r values range from 0.42-0.45 in Ontario and 0.41-0.43 in BC). These trends in convergent validity demonstrate that constructs in the data behave as they should, providing evidence of good data quality. In most cases, CHA data quality matches that of RAI-HC data quality and shows evidence of good validity and reliability. The findings are comparable to the findings observed in the evaluation of data from the long-term care sector. CONCLUSIONS: Despite an increasingly complex client population in the home and community care sectors, the results from this work indicate that data collected using the RAI-HC and the CHA are of an overall quality that may be trusted when used to inform decision-making at the organizational- or policy-level. High quality data and information are vital when used to inform steps taken to improve quality of care and enhance quality of life. This work also provides evidence that a method used to evaluate the quality of data obtained in the long-term care setting may be used to evaluate the quality of data obtained through community-based measures.
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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 | 0,014 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle