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Enregistrement W3113326451 · doi:10.1177/2054358120975314

An Environmental Scan of Canadian Quality Metrics for Patients on In-Center Hemodialysis

2020· article· en· W3113326451 sur OpenAlexaffabout
Daniel Blum, Alison Thomas, Claire Harris, Jay Hingwala, William Beaubien‐Souligny, 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 ManitobaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalKingston Health Sciences CentreUniversity of British ColumbiaSt. Michael's HospitalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodQuality managementQuality (philosophy)StandardizationHealth careAgency (philosophy)Metric (unit)Family medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality metrics or indicators help guide quality improvement work by reporting on measurable aspects of health care upon which improvement efforts can focus. For recipients of in-center hemodialysis (ICHD) in Canada, it is unclear what ICHD quality indicators exist and whether they adequately cover different domains of health care quality. OBJECTIVES: To identify and evaluate current Canadian ICHD quality metrics to document a starting point for future collaborations and standardization of quality improvement in Canada. DESIGN: Environmental scan of quality metrics in ICHD, and subsequent indicator evaluation using a modified Delphi approach. SETTING: Canadian ICHD units. PARTICIPANTS: Sixteen-member pan-Canadian working group with expertise in ICHD and quality improvement. MEASUREMENTS: We classified the existing indicators based on the Institute of Medicine (IOM) and Donabedian frameworks. METHODS: Each metric was rated by a 5-person subcommittee using a modified Delphi approach 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 additional comments. RESULTS: We identified 27 metrics that are tracked across 8 provinces, with only 9 (33%) tracked by multiple provinces (ie, more than 1 province). We rated 9 metrics (33%) as "necessary" to distinguish high-quality from low-quality care, of which only 2 were tracked by multiple provinces (proportion of patients by primary access and rate of vascular access-related bloodstream infections). Most (16/27, 59%) indicators assessed the IOM domains of safe or effective care, and none of the "necessary" indicators measured 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, with more representation from academic sites. CONCLUSIONS: Quality indicators in Canada mainly focus on safe and effective care, with little provincial overlap. These results highlight current gaps in quality of care measurement for ICHD, and this initial work should provide programs with a starting point to combine highly rated indicators with newly developed indicators into a concise balanced scorecard that supports quality improvement initiatives across all aspects of ICHD care. TRIAL REGISTRATION: not applicable.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,030
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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