Evaluating the design and implementation of an adapted Plan-Do-Study-Act (PDSA) approach to improve health system bottlenecks in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycle is fundamental to many quality improvement (QI) models. For the approach to be effective in the real-world, variants must align with standard elements of the PDSA at the design stage. The adapted design must also be implemented with fidelity. Gaps at the adaptation or implementation stages result in design and implementation failures respectively. Using Taylor’s framework, this study evaluates the alignment between theory, design and implementation of the DIVA (Diagnose-Intervene-Verify-Adjust) model, a PDSA variant adapted for Nigeria’s health system performance improvement. Methods An iterative consensus building approach was used to develop a scorecard evaluating new conceptual indices of design and implementation of QI interventions (design and implementation index, defects and gaps). The scorecard assigned quantitative scores that measured the extent to which the reported or documented design or implementation activity aligned with Taylor’s theoretical framework. Results Design (adaptation) scores were across all standard features indicating that design was well adapted to the typical PDSA. Conversely, implementation fidelity scores were only optimal with two standard features: prediction-based test of change and the use of data over time. The other features, use of multiple iterative cycles and documentation, had implementation gaps of 17% and 50% respectively. This may imply that observed effectiveness deficits of DIVA may be attributable to implementation rather than design gaps. Conclusions The effectiveness of QI interventions depend of good contextual adaptation and implementation fidelity such that core features (theory and internal logic) must not be compromised. This study demonstrates how both adaptation and implementation are important for success of QI interventions. It also presents an approach for evaluating other QI models using Taylor’s PDSA assessment framework as a guide, which might serve to strengthen the theory behind future QI models, and provide guidance on their appropriate use.
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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 | 0,089 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».