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Enregistrement W2914091031 · doi:10.1097/hcm.0000000000000250

Designing a Performance Measurement System for Accountability, Quality Improvement, and Innovation

2019· article· en· W2914091031 sur OpenAlex
D. David Persaud

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityScope (computer science)Process managementPerformance measurementProcess (computing)Quality (philosophy)Foundation (evidence)Health careQuality managementKnowledge managementComputer scienceManagement scienceBusinessOperations managementEngineeringMarketingManagement systemPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to detail a system for the design of performance measures that will be used to assess the achievement of a health care organization's strategic goals and its need for change. The article begins by emphasizing the importance of accountability and the need for the presence of a dynamic learning culture that is premised on a foundation of accountability, continuous improvement, learning, and innovation. This is followed by describing the importance of utilizing an interdisciplinary team with physician and patient involvement to guide the design and implementation of the performance measurement system. The goals of the system are then outlined and followed by a description of the process for the determination of the framework, scope, domains, measures, and reporting mechanisms for displaying the performance measures. Lastly, guidelines for the design of valid, reliable, and cost-effective performance measures are discussed with the aim of maximizing their utility by health care professionals, managers, and administrators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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