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Enregistrement W3111405315 · doi:10.1177/2054358120977391

An Environmental Scan and Evaluation of Home Dialysis Quality Indicators Currently Used in Canada

2020· article· en· W3111405315 sur OpenAlexaffabout
Lisa Dubrofsky, Ali Ibrahim, Karthik Tennankore, Krishna Poinen, Sachin Shah, Samuel A. Silver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of British ColumbiaNova Scotia Health AuthorityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Delphi methodQuality managementDialysis adequacyPeritoneal dialysisEnvironmental healthFamily medicineBusinessMarketingInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality indicators are important tools to measure and ultimately improve the quality of care provided. Performance measurement may be particularly helpful to grow disciplines that are underutilized and cost-effective, such as home dialysis (peritoneal dialysis and home hemodialysis). OBJECTIVE: To identify and catalog home dialysis quality indicators currently used in Canada, as well as to evaluate these indicators as a starting point for future collaboration and standardization of quality indicators across Canada. DESIGN: An environmental scan of quality indicators from provincial organizations, quality organizations, and stakeholders. SETTING: Sixteen-member pan-Canadian panel with expertise in both nephrology and quality improvement. PATIENTS: Our environmental scan included indicators relevant to patients on home dialysis. MEASUREMENTS: We classified existing indicators based on the Institute of Medicine (IOM) and Donabedian frameworks. METHODS: To evaluate the indicators, a 6-person subcommittee conducted a modified version of the Delphi consensus technique based on the American College of Physicians/Agency for Healthcare Research and Quality criteria. We shared these consensus ratings with the entire 16-member panel for further examination. We rated items from 1 to 9 on 6 domains (1-3 does not meet criteria to 7-9 meets criteria) as well as a global final rating (1-3 unnecessary to 7-9 necessary) to distinguish high-quality from low-quality indicators. RESULTS: Overall, we identified 40 quality indicators across 7 provinces, with 22 (55%) rated as "necessary" to distinguish high quality from poor quality care. Ten indicators were measured by more than 1 province, and 5 of these indicators were rated as necessary (home dialysis prevalence, home dialysis incidence, anemia target achievement, rates of peritonitis associated with peritoneal dialysis, and home dialysis attrition). None of these indicators captured the IOM domains of timely, patient-centered, or equitable care. LIMITATIONS: The environmental scan is a nonexhaustive list of quality indicators in Canada. The panel also lacked representation from patients, administrators, and allied health professionals. CONCLUSIONS: These results provide Canadian home dialysis programs with a starting point on how to measure quality of care along with the current gaps. This work is an initial and necessary step toward future collaboration and standardization of quality indicators across Canada, so that home dialysis programs can access a smaller number of highly rated balanced indicators to motivate and support patient-centered quality improvement initiatives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,026
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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