Stewardship of quality of care in health systems: Core functions, common pitfalls, and potential solutions
Notice bibliographique
Résumé
Summary National Ministries of Health in low‐ and middle‐income countries (LMICs) have a key role to play as stewards of the quality agenda in their health systems. This paper uses a previously developed six‐point framework for stewardship (strategy formulation, intersectoral collaboration, governance and accountability, health system design, policy and regulation, and intelligence generation) and identifies specific examples of activities in LMICs in each of these domains, pitfalls to avoid, and possible solutions to these pitfalls. Many LMICs now have quality strategies with clear vision statements. There are good examples of quality agencies and donor collaboration councils to coordinate activities across different sectors. There are multiple options for accountability, including public reporting, community accountability structures, results‐based payment, accreditation, and inspection. To improve health system design, available tools include decision support tools, task‐shifting models, supply chain management, and programs to train quality improvement staff. Policy options include legislation on disclosure of adverse events, and regulations to ensure skills of health care providers. Lastly, health information tools include patient registries, facility surveys, hospital discharge abstracts, standardized population and patient surveys, and dedicated agencies for reporting on quality. Policy‐makers can use this article to identify options for driving the quality agenda and address anticipated implementation barriers.
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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 | 0,081 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,031 |
| Communication savante | 0,027 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| 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 ».