Review of 128 quality of care mechanisms: A framework and mapping for health system stewards
Notice bibliographique
Résumé
Health system stewards have the critical task to identify quality of care deficiencies and resolve underlying system limitations. Despite a growing evidence-base on the effectiveness of certain mechanisms for improving quality of care, frameworks to facilitate the oversight function of stewards and the use of mechanisms to improve outcomes remain underdeveloped. This review set out to catalogue a wide range of quality of care mechanisms and evidence on their effectiveness, and to map these in a framework along two dimensions: (i) governance subfunctions; and (ii) targets of quality of care mechanisms. To identify quality of care mechanisms, a series of searches were run in Health Systems Evidence and PubMed. Additional grey literature was reviewed. A total of 128 quality of care mechanisms were identified. For each mechanism, searches were carried out for systematic reviews on their effectiveness. These findings were mapped in the framework defined. The mapping illustrates the range and evidence for mechanisms varies and is more developed for some target areas such as the health workforce. Across the governance sub-functions, more mechanisms and with evidence of effectiveness are found for setting priorities and standards and organizing and monitoring for action. This framework can support system stewards to map the quality of care mechanisms used in their systems and to uncover opportunities for optimization backed by systems thinking.
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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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».