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Enregistrement W3197401797 · doi:10.1186/s12961-021-00777-z

Development, characteristics and impact of quality improvement casebooks: a scoping review

2021· review· en· W3197401797 sur OpenAlexaffabout
Natalie N. Anderson, Anna R. Gagliardi

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasebookCINAHLHealth administrationContext (archaeology)Medical educationMedicineHealth careHealth services researchQuality managementPsychologyNursingPublic healthPolitical scienceBusinessPsychological interventionMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality improvement (QI) casebooks, compilations of QI experiences, are one way to share experiential knowledge that healthcare policy-makers, managers and professionals can adapt to their own contexts. However, QI casebook use, characteristics and impact are unknown. We aimed to synthesize published research on QI prevalence, development, characteristics and impact. METHODS: We conducted a scoping review by searching MEDLINE, EMBASE, CINAHL and SCOPUS from inception to 4 February 2021. We extracted data on study characteristics and casebook definitions, development, characteristics (based on the WIDER [Workgroup for Intervention Development and Evaluation Research] framework) and impact. We reported findings using summary statistics, text and tables. RESULTS: We screened 2999 unique items and included five articles published in Canada from 2011 to 2020 describing three studies. Casebooks focused on promoting positive weight-related conversations with children and parents, coordinating primary care-specialist cancer management, and showcasing QI strategies for cancer management. All defined casebooks similarly described real-world experiences of developing and implementing QI strategies that others could learn from, emulate or adapt. In all studies, casebook development was a multistep, iterative, interdisciplinary process that engages stakeholders in identifying, creating and reviewing content. While casebooks differed in QI topic, level of application and scope, cases featured common elements: setting or context, QI strategy details, impacts achieved, and additional tips for implementing strategies. Cases were described with a blend of text, graphics and tools. One study evaluated casebook impact, and found that it enhanced self-efficacy and use of techniques to improve clinical care. Although details about casebook development and characteristics were sparse, we created a template of casebook characteristics, which others can use as the basis for developing or evaluating casebooks. CONCLUSION: Future research is needed to optimize methods for developing casebooks and to evaluate their impact. One approach is to assess how the many QI casebooks available online were developed. Casebooks should be evaluated alone or in combination with other interventions that support QI on a range of outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,956
Tête enseignante GPT0,823
Écart entre enseignants0,133 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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