The relevance, feasibility and benchmarking of nursing quality indicators: A Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify indicators of nursing care performance by identifying structures, processes, and outcomes that are relevant, feasible and have the potential for benchmarking in Swiss acute hospitals. DESIGN: A modified Delphi-Consensus Technique. METHODS: We examined 19 indicators based on the current evidence and that were pre-selected by nursing scientists. Between August-October 2019, a consortium of experts (representatives of different cantons, hospitals, and healthcare roles in Switzerland) determined the relevance, feasibility, and suitability for benchmarking these indicators in two-round modus of digital survey. Consensus was defined a priori by at least 75% agreement on the highest level of a 3-point Likert-type scale. RESULTS: The response rate was 70.4% in the first and 68.4% in the second round. In round one consensus was reached for three indicators on relevance but for none of the indicators regarding feasibility or potential for benchmarking. For round two, the experts suggested two additional indicators (new total of 21 indicators). Of 21 indicators, consensus was reached on twelve regarding relevance, seven regarding feasibility, and two regarding the potential for benchmarking. CONCLUSION: A national expert consortium defined 12 of 21 nursing care indicators as relevant. Feasibility, however, was estimated only among seven indicators and a consensus on suitability for benchmarking was reached for two nursing-sensitive indicators. IMPACT: The results show how the indicators to evaluate nursing care performance, which have been identified as priority by Canadian nursing scientists, are assessed in a different setting. There are many overlaps, but also some differences in the assessment of the indicators between the different settings. Different health systems prioritize the indicators to evaluate nursing care performance differently, which is why national surveys are important for the compilation of their own (priority) indicator sets.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».