Evaluation of the Measuring and Improving Quality in Palliative Care Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the reliability, content validity, and variation among sites of a survey to assess facilitators and barriers to quality measurement and improvement in palliative care programs. METHODS: We surveyed a sample of diverse US and Canadian palliative care programs and conducted postcompletion discussion groups. The survey included constructs addressing educational support and training, communication, teamwork, leadership, and prioritization for quality measurement and improvement. We tested internal consistency reliability, described variation among sites, and reported descriptive feedback on content validity. RESULTS: Of 103 respondents in 11 sites, the most common roles were attending physician (38.9%) and nurse practitioner, clinical nurse specialist, or physician assistant (16.5%). Internal consistency reliability was acceptable (Cronbach's α = .70 to .99) for all but one construct. Results varied across sites by more than 1 point on the 1 to 5 scales between the 10th and 90th percentiles of sites for two constructs in recognition and focus on quality measurement (score range by site, 1.7 to 4.8), one construct in teamwork (score range, 3.1 to 4.6), and five constructs in quality improvement (score range, 1.8 to 4.6). In descriptive content validity evaluation, respondents described the survey as an opportunity for assessing quality initiatives and discussing potential improvements, particularly improvements in communication, training, and engagement of team members regarding program quality efforts. CONCLUSION: This survey to assess palliative care team perspectives on barriers and facilitators for quality measurement and improvement demonstrated reliability, content validity, and initial evidence of variation among sites. Our findings highlight how palliative care team members' perspectives may be valuable to plan, evaluate, and monitor quality-of-care initiatives.
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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 | 0,012 | 0,042 |
| 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 ».