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Enregistrement W3135592294 · doi:10.1093/jcag/gwab002.109

A111 THE CANADA-GLOBAL RATING SCALE: USE OF AN INNOVATION LEARNING COLLABORATIVE METHODOLOGY TO GUIDE PROVINCIAL IMPLEMENTATION IN ALBERTA

2021· article· en· W3135592294 sur OpenAlexaffabout
Daniel Sadowski, C Oilund, B Moysey, M Greenaway, Shelly Jelinski, Louise Morrin, N McInnis, N Nemecek, Joanne Snider, Fox E. Underwood, Clarence Wong, Sander Veldhuyzen van Zanten

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)Balanced scorecardScale (ratio)Quality (philosophy)MedicineQuality managementMedical educationRating scaleCollaborative learningBusinessPsychologyProcess managementKnowledge managementComputer scienceMarketingService (business)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Canada-Global Rating Scale (C-GRS) is a web-based, patient centered endoscopy quality improvement tool. It assesses the quality of the services an endoscopy unit provides in two dimensions: clinical quality and the quality of the patient experience. It also allows each endoscopy unit to choose priority areas for future QI activities. Scores are submitted twice a year to a centralized website by the local endoscopy site’s C-GRS working group. Uptake of the C-GRS in Alberta has been historically poor with only 22/50 sites submitting a C-GRS survey in 2016. A provincial C-GRS project team was formed in 2018 to spearhead provincial implementation of the C-GRS. Alberta Health Services approved a C-GRS policy in 2020 mandating regular use of the C-GRS in all provincial endoscopy units. Aims The purpose of this project is to describe a process of focused C-GRS implementation using Innovation Learning Collaborative (ILC) methodology. Methods An ILC is a process meant to drive clinical pathway practice changes to achieve system-wide improvements. Inter-professional teams meet at least three times over a 12–18 month period at Learning Sessions to share successes, learnings, resources and data. A balanced scorecard (Figure 1) is used to track C-GRS progression and regression. Action Period meetings are held in between the Learning Sessions to help build collaboration and support the teams. Results The first of three in-person ILC Learning Sessions was successfully held on November 29, 2019. 37 out of 50 sites in Alberta attended. Each site committed to working on up to 6 C-GRS descriptors during the course of the ILC. An updated scorecard is provided after each C-GRS cycle. An average of 25 sites attended Action Period meetings to report on progress and to share learnings with other sites. 44 endoscopy sites submitted a follow-up C-GRS survey in the spring 2020 cycle (an increase of 22 from 2016). 84% of sites demonstrated improvement with the average number of items improved at 5.1 Conclusions Use of ILC methodology with a balanced scorecard approach can achieve system level improvement within a relatively short time frame. Funding Agencies None

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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