Using report cards and dashboards to drive quality improvement: lessons learnt and lessons still to learn
Notice bibliographique
Résumé
More than 50 years of health services research has driven home a core lesson: unintended and inappropriate variations in care are common.1 2 Identification of such variation in obstetrics was the impetus for Archie Cochrane to start his work.3 In this issue of BMJ Quality & Safety , Weiss and colleagues report an intervention developed to address inappropriate variation in aspects of maternal newborn care across Ontario, Canada’s most populous province.4 The intervention involved systematic collection and analysis of administrative data to assess key quality indicators for all hospital births in the province and provision of this data in a ‘dashboard’ back to hospitals. Measuring quality of care and comparing this against agreed-upon standards of practice or peer performance (ie, audit) and delivery of the results to healthcare professionals and/or administrators (ie, feedback) is a common quality improvement strategy.5 Whether referred to as ‘audit and feedback’, ‘report cards’, ‘benchmarking’, ‘practice profiles’ or other synonyms, the underlying rationale for audit and feedback is sound. The large literature evaluating this approach indicates that (1) clinicians are relatively poor at self-assessment,6 meaning that they tend to pursue continuing professional development or quality improvement in areas of interest (where performance is often already high) rather than areas of greatest need; (2) comparing current performance to a target can drive increased performance in motivated individuals,7–9 meaning that when desired behaviours can be measured and presented in a formative fashion,10 health professionals may respond positively to them; and (3) high-performing health systems tend to feature audit and feedback as an evidence-based, scalable and relatively inexpensive strategy to encourage uptake of best practices.11 The use of dashboards to encourage reflection on quality of care is expanding. In 2009, the National Health Service adopted a maternity dashboard; several countries and institutions …
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».