High and Sustained Participation in a Multi-year Voluntary Performance Measurement Initiative Among Primary Care Teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The province of Ontario, Canada has made major investments in interdisciplinary primary care teams. There is interest in both demonstrating and improving the quality of care they provide. Challenges include lack of consensus on the definition of quality and evidence that the process of measuring quality can be counter-productive to actually achieving it. This study describes how primary care teams in Ontario voluntarily measured quality at the team level. METHODS: Data for this 4-year observational study came from electronic medical records (EMRs), patient surveys and administrative reports. Descriptive statistics were calculated for individual measures (eg, access, preventive interventions) and composite indicators of quality and healthcare system costs. Repeated measures identified patient and practice characteristics related to quality and cost outcomes. RESULTS: Teams participated in an average of 5 of 8 possible iterations of the reporting process. There was variation between teams. For example, cervical cancer screening rates ranged from 21 to 86% of eligible patients. Rural teams had significantly better performance on some indicators (eg, continuity) and worse on others (eg, cancer screening). There were some statistical but small changes in performance over time. CONCLUSION: High, sustained voluntary participation suggests that the initiative served a need for the primary care teams involved. The absence of robust data standards suggests that these standards were not crucial to achieve participation. The constant level of performance might mean that measurement has not yet led to improvement or that measures used might not accurately reflect improvement. The data reinforce the need to consider differences between rural and urban settings. They also suggest that further analysis is needed to identify characteristics that teams can change to improve the quality of care their patients experience. The study describes a practical, sustainable real-world approach to performance measurement in primary care that was attractive to interdisciplinary teams.
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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 | 0,040 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».