Evaluation of a staff training programme to reimplement a comprehensive health assessment
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: Health information systems with applications in patient care planning and decision support depend on high-quality data. A postacute care hospital in Ontario, Canada, conducted data quality assessment and focus group interviews to guide the development of a cross-disciplinary training programme to reimplement the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set (RAI-MDS) 2.0 comprehensive health assessment into the hospital's clinical workflows. METHODS: A hospital-level data quality assessment framework based on time series comparisons against an aggregate of Ontario postacute care hospitals was used to identify areas of concern. Focus groups were used to evaluate assessment practices and the use of health information in care planning and clinical decision support. The data quality assessment and focus groups were repeated to evaluate the effectiveness of the training programme. RESULTS: Initial data quality assessment and focus group indicated that knowledge, practice and cultural barriers prevented both the collection and use of high-quality clinical data. Following the implementation of the training, there was an improvement in both data quality and the culture surrounding the RAI-MDS 2.0 assessment. CONCLUSIONS: It is important for facilities to evaluate the quality of their health information to ensure that it is suitable for decision-making purposes. This study demonstrates the use of a data quality assessment framework that can be applied for quality improvement planning.
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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 | 0,057 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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