Indicators of Quality of Care in Individuals With Traumatic Spinal Cord Injury: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Scoping review. OBJECTIVES: To identify a practical and reproducible approach to organize Quality of Care Indicators (QoCI) in individuals with traumatic spinal cord injury (TSCI). METHODS: A comprehensive literature review was conducted in the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) (Date: May 2018), MEDLINE (1946 to May 2018), and EMBASE (1974 to May 2018). Two independent reviewers screened 6092 records and included 262 full texts, among which 60 studies were included for qualitative analysis. We included studies, with no language restriction, containing at least 1 quality of care indicator for individuals with traumatic spinal cord injury. Each potential indicator was evaluated in an online, focused group discussion to define its categorization (healthcare system structure, medical process, and individuals with Traumatic Spinal Cord Injury related outcomes), definition, survey options, and scale. RESULTS: A total of 87 indicators were identified from 60 studies screened using our eligibility criteria. We defined each indicator. Out of 87 indicators, 37 appraised the healthcare system structure, 30 evaluated medical processes, and 20 included individuals with TSCI related outcomes. The healthcare system structure included the impact of the cost of hospitalization and rehabilitation, as well as staff and patient perception of treatment. The medical processes included targeting physical activities for improvement of health-related outcomes and complications. Changes in motor score, functional independence, and readmission rates were reported as individuals with TSCI-related outcomes indicators. CONCLUSION: Indicators of quality of care in the management of individuals with TSCI are important for health policy strategists to standardize healthcare assessment, for clinicians to improve care, and for data collection efforts including registries.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».