Evaluating quality of care for patients with rotator cuff disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring quality in healthcare is vital in evaluating patient outcomes and system performance. The availability of reliable and valid information about the quality of care for patients presenting with rotator cuff disorders (RCD) in Alberta, Canada is scarce. The objective of this study is to measure quality of care for patients with RCD in order to identify areas of improvement. METHODS: This study employs descriptive survey research design. Between March 2015 and November 2016, a convenience sample of patients presenting with chronic, full-thickness rotator cuff tears to two sport medicine centres in Calgary and Edmonton, Alberta completed two questionnaires: the Healthcare Access and Patient Satisfaction Questionnaire (HAPSQ) and the Rotator Cuff Quality-of-Life Index (RC-QOL). Data collected using both questionnaires were used to make judgments about quality of care. Quality of care was evaluated using six dimensions of quality defined by the Alberta Quality Matrix for Health: accessibility, acceptability, efficiency, effectiveness, appropriateness, and safety. Data was also used to compare current patient clinical pathways to ideal clinical pathway algorithms and used to make judgments about the appropriateness and safety of healthcare practices. RESULTS: One hundred seventy-one patients participated in the study. The longest mean waiting times for medical services in Alberta were for magnetic resonance imaging (MRI) received in the public sector (103 days) and consultation by orthopaedic surgeon (172 days). Patient satisfaction with respect to quality of care was lowest for emergency room physician and highest for orthopaedic surgeon visits. Patients were treated by a mean of 2.5 physicians (SD: 0.77, range: 2-7). The total aggregate average cost per patient was $4541.19. The mean RC-QOL score for all patients was 42 (SD: 22). Only 54 patients (64%) requiring surgery were able to consult with a surgeon within benchmark timeframes. A comparison of current to ideal clinical pathway algorithms found that 38 patients (22%) experienced indirect clinical pathways, whereby care was fragmented and patients received care from multiple and often, redundant healthcare professionals. CONCLUSION: There is a discrepancy between current and ideal clinical pathways whereby some patients are experiencing quality of care that is inefficient, disjointed, and less than ideal.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».