Rethinking Healthcare Performance Evaluation Systems towards the People-Centredness Approach: Their Pathways, their Experience, their Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Patient experience should be the starting point to achieve a high quality of care. Coherently, healthcare performance evaluation systems, driving the change in line with the main strategic goals, should be designed considering the patient perspective. Instead, they are traditionally defined according to the healthcare service provider's point of view. Consequently, they reproduce a "silo-vision" characterized by a clear separation of responsibilities limited to a specific setting of care or to a single organization. This commentary discusses the importance of using patient-reported measures together with indicators based on administrative data to evaluate cross-setting healthcare services within a multidimensional healthcare performance evaluation system. The experience of the Tuscany regional healthcare Performance Measurement System (PMS), implemented more than 10 years ago and in continuous evolution, represents an innovative example of how to measure the quality of the whole care pathway including patient experience. This new approach is based on a systematic, systemic and standardized collection of patient-reported experience measures in several healthcare pathways and evaluating them using a coherent graphical representation. Targets, incentives and other managerial tools are fixed, overcoming organizational boundaries and integrating the patient point of view with the goal of moving the healthcare system towards a patient-centredness approach to care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,442 | 0,420 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,043 |
| Communication savante | 0,051 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».