OP82 Identification, implementation and evaluation of indicators to monitor successful uptake of advance care planning in alberta
Notice bibliographique
Résumé
Background In 2014, a province-wide policy for advance care planning (ACP) and Goals of Care Designation (GCD) was implemented in Alberta, Canada; nevertheless, few quality indicators have been rigorously developed or evaluated for measuring the uptake of ACP/GCD. Methods In phase I, we performed a systematic literature review and environmental scan to identify potential ACP/GCD indicators. A Delphi consensus-based approach, consisting of 3 rounds of face-to-face meetings and/or online surveys, was used to develop a short list of indicators. In phase II, the panelists met face-to-face to operationalize and implement the indicators. In phase III, two validated questionnaires and semi-structured interviews of 60 individuals (stratified by manager/practitioner and physician/nurse) are being used to evaluate the usability and acceptability of the implemented indicators on a dashboard interface. Results A total of 132 potential indicators were identified in phase I. The indicators were reduced and refined to 18 after 3 Delphi rounds. Phase II resulted in 9 valid and feasible indicators in a measurable format (i.e. numerator, denominator, data source defined). The Phase III protocol is under ethical review and potential participants’ recruitment is underway. Conclusions Of 132 quality indicators for ACP/GCD, 9 are feasible, valid, usable and acceptable for monitoring performance in the rollout of ACP/GCD. This set of indicators shows promise for describing and evaluating ACP/GCD uptake throughout a complex, multi-sector healthcare system.
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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 | 0,031 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».