Evidence for Publicly Reported Quality Indicators in Residential Long-Term Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quality indicators (QIs) are used internationally to measure, compare and improve quality in residential long-term care. Public reporting of such indicators allows transparency and motivates local quality improvement initiatives. However, little is known about the quality of QIs. In a systematic literature review, we assessed which countries publicly report health-related QIs, whether stakeholders were involved in their development and the evidence concerning their validity and reliability. Most information was found in grey literature, with nine countries (USA, Canada, Australia, New Zealand and five countries in Europe) publicly reporting a total of 66 QIs in areas like mobility, falls, pressure ulcers, continence, pain, weight loss, and physical restraint. While USA, Canada and New Zealand work with QIs from the Resident Assessment Instrument – Minimal Data Set (RAI-MDS), the other countries developed their own QIs. All countries involved stakeholders in some phase of the QI development. However, we only found reports from Canada and Australia on both, the criteria judged (e.g. relevance, influenceability), and the results of structured stakeholder surveys. Interrater reliability was measured for some RAI QIs and for those used in Germany, showing overall good Kappa values (>0.6) except for QIs concerning mobility, falls and urinary tract infection. Validity measures were only found for RAI QIs and were mostly moderate. Although a number of QIs are publicly reported and used for comparison and policy decisions, available evidence is still limited. We need broader and accessible evidence for a responsible use of QIs in public reporting.
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 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 | 0,093 | 0,401 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».