A111 THE CANADA-GLOBAL RATING SCALE: USE OF AN INNOVATION LEARNING COLLABORATIVE METHODOLOGY TO GUIDE PROVINCIAL IMPLEMENTATION IN ALBERTA
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,047 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».