André Émond, Lucie Lauzière. "Introduction à l'étude du droit".
Notice bibliographique
Résumé
Background Quality assurance (QA) of echocardiographic studies is vital to ensure that clinicians can act on findings of high quality to deliver excellent patient care. To date, there is a paucity of published guidance on how to perform this QA. The British Society of Echocardiography (BSE) has previously produced an Echocardiography Quality Framework (EQF) to assist departments with their QA processes. This article expands on the EQF with a structured yet versatile approach on how to analyse echocardiographic departments to ensure high-quality standards are met. In addition, a process is detailed for departments that are seeking to demonstrate to external bodies adherence to a robust QA process. Methods The EQF consists of four domains. These include assessment of Echo Quality (including study acquisition and report generation); Reproducibility & Consistency (including analysis of individual variability when compared to the group and focused clinical audit), Education & Training (for all providers and service users) and Customer & Staff Satisfaction (of both service users and patients/their carers). Examples of what could be done in each of these areas are presented. Furthermore, evidence of participation in each domain is categorised against a red, amber or green rating: with an amber or green rating signifying that a quantifiable level of engagement in that aspect of QA has been achieved. Conclusion The proposed EQF is a powerful tool that focuses the limited time available for departmental QA on areas of practice where a change in patient experience or outcome is most likely to occur.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».