Improving the Healthcare Quality Measurement System Using Attribute Agreement Analysis Assessing the Presence and Stage of Pressure Ulcers
Notice bibliographique
Résumé
Measurement Systems Analysis has recently been used in healthcare service processes mainly to assess the accuracy and use of equipment and devices. However, thirty-seven percent of emergency department healthcare malpractice claims were related to diagnosis errors. Diagnosis is heavily dependent upon human assessment and decisions. The paper describes the application of a healthcare case study that applied Measurement Systems Analysis Attribute Agreement Analysis and Gage R&R studies to assess the accuracy of the human element in a healthcare service process. The study was used to assess the accuracy of the diagnosis of pressure ulcers when patients are admitted to the hospital, either through the emergency department or directly through inpatient admitting. Creating an accurate and precise measurement system aided the hospital by standardizing the assessment of the pressure ulcer healthcare diagnosis process. Initial Attribute Agreement Analysis of whether a pressure ulcer was present resulted in a 94% assessor repeatability accuracy rate, and a 40% within assessor reproducibility accuracy. The within appraiser accuracy to the standard was 92%, and across assessors’ assessment to the standard was 40%. The measurement system was poorer for assessing the pressure ulcer stages, resulting in 82% within assessor repeatability accuracy and an 8% overall accuracy to standard. This study is extremely important to 1) identify a method for healthcare providers to assess and improve the measurement system related to human diagnoses in healthcare processes; and 2) to demonstrate the usefulness of expanding gage R&R and attribute agreement analysis to human diagnosis in healthcare settings.
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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 | 0,090 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».