Developing National Functional Accreditation Model for Primary Healthcares with Emphasis on Family Practice in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accreditation is an approach toward quality improvement which has been increasingly implemented in healthcare. This study aimed at developing a national functional accreditation model for primary healthcare with emphasis on family practice in Iran. METHODS: This mixed-method study utilizes a set of research methods purposefully. Initially, the reference models were used for benchmarking accreditation standards through a systematic review. Then, the primary accreditation standards were developed and then they were assessed and approved by the experts of the field via Delphi technique. In the following and after developing essential parts of the standards, the necessary changes in developed model were done according to the pilot test results. RESULTS: The results of systematic review suggested the superiority of accreditation models of the United States, Australia, Canada, and the United Kingdom globally; and the models of Jordan, Saudi Arabia, Lebanon, and Egypt in Eastern-Mediterranean region. Then, the primary standards including 39 functional standards with 231 measures were developed according to the benchmarked models, and were approved by the experts in Delphi-based study. In pilot test step, the compliance rate of developed standards by primary healthcare centers was calculated 61.61% and 26.37% for self-evaluation and external evaluation phases, respectively. CONCLUSION: Regarding the comprehensiveness of developed accreditation model due to its focus on all functional dimensions and the consensus over the developed standards by the experts, it can be an underlying ground for the establishment and evaluation of functional improvement programs in Iranian primary healthcare system.
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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 | 0,039 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».