Methods for development of structure, process and outcome indicators for prioritized spinal cord injury rehabilitation Domains: SCI-High Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: High-quality rehabilitation care following spinal cord injury or disease (SCI/D) is critical for optimizing neurorecovery and long-term health outcomes. This manuscript describes the methods used for developing, refining, and implementing a framework of structure, process, and outcome indicators that reflect high-quality rehabilitation among adults with SCI/D in Canada.Methods: This quality improvement initiative was comprised of the following processes: (1) prioritization of care Domains by key stakeholders (scientists, clinicians, therapists, patients and stakeholder organizations); (2) assembly of 11 Domain-specific Working Groups including 69 content experts; (3) conduct of literature searches, guideline and best practice reviews, and outcome synthesis by the Project Team; (4) refinement of Domain aim and construct definitions; (5) conduct of cause and effect analysis using Driver diagrams; (6) selection and development of structure, process and outcome indicators; (7) piloting and feasibility analysis of indicators and associated evaluation tools; and, (8) dissemination of the proposed indicators.Result: The Project Team established aims, constructs and related structure, process, and outcome indicators to facilitate uniform measurement and benchmarking across 11 Domains of rehabilitation, at admission and for 18 months thereafter, among adult Canadians by 2020.Conclusion: These processes led to the selection of a feasible set of indicators that once implemented should ensure that adults with SCI/D receive timely, safe, and effective rehabilitation services. These indicators can be used to assess health system performance, monitor the quality of care within and across rehabilitation settings, and evaluate the rehabilitation outcomes of the population to ultimately enhance healthcare quality and equity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».