Identification and operationalisation of indicators to monitor successful uptake of advance care planning policies: a modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2014, the province of Alberta, Canada implemented a province-wide policy and procedures for advance care planning (ACP) and goals of care designation (GCD) across its complex, integrated public healthcare system. This study was conducted to identify and operationalise performance indicators for ACP/GCD to monitor policy implementation success and sustainment of ACP/GCD practice change. METHODS: A systematic review and environmental scan was conducted to identify potential indicators of ACP/GCD uptake (n=132). A purposive sample of ACP/GCD stakeholders was invited to participate in a modified Delphi study to evaluate, reduce and refine these indicators through a combination of face-to-face meetings and online surveys. RESULTS: An evidence-informed Donabedian by Institute of Medicine (IOM) framework was adopted as an organising matrix for the indicators in an initial face-to-face meeting. Three online survey rounds reduced and refined the 132 indicators to 18. A final face-to-face meeting operationalised the indicators into a measurable format. Nine indicators, covering 11 of the 18 Donabedian×IOM domains, were operationalised. CONCLUSIONS: Nine ACP/GCD evidence-informed indicators mapping to 11 of 18 Donabedian×IOM domains were endorsed, and have been operationalised into an online ACP/GCD dashboard. The indicators provide a characterisation of ACP/GCD uptake that could be generalised to other healthcare settings, measuring aspects related to ACP/GCD documentation, patient satisfaction and agreement between medical orders and care received. The final nine indicators reflect the stakeholders' expressed intent to strike a balance between comprehensiveness and feasibility within a large provincial healthcare system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».