Capturing data for emergency department performance monitoring purposes
Notice bibliographique
Résumé
<ns5:p> <ns5:bold>Background:</ns5:bold> Good-quality data is required for valid and reliable key performance indicators. Little is known of the facilitators and barriers of capturing the required data for emergency department key performance indicators. This study aimed to explore and understand how current emergency department data collection systems relevant to emergency department key performance indicators are integrated into routine service delivery, and to identify the resources required to capture these data elements. </ns5:p> <ns5:p> <ns5:bold>Methods:</ns5:bold> Following pilot testing, we conducted two focus groups with a multi-disciplinary panel of 14 emergency department stakeholders drawn from urban and rural emergency departments, respectively. Focus groups were analyzed using Attride–Stirling’s framework for thematic network analysis. </ns5:p> <ns5:p> <ns5:bold>Results:</ns5:bold> The global theme “Understanding facilitators and barriers for emergency department data collection systems” emerged from three organizing themes: “understanding current emergency department data collection systems”; “achieving the ideal emergency department data capture system for the implementation of emergency department key performance indicators”; and “emergency department data capture systems for performance monitoring purposes within the wider context”. </ns5:p> <ns5:p> <ns5:bold>Conclusion:</ns5:bold> The pathways to improving emergency department data capture systems for emergency department key performance indicators include upgrading emergency department information systems and investment in hardware technology and data managers. Educating stakeholders outside the emergency department regarding the importance of emergency department key performance indicators as hospital-wide performance indicators underpins the successful implementation of valid and reliable emergency department key performance indicators. </ns5:p>
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».