Inter-rater agreement of scores to assess quality of care in public sector primary health care facilities – A pattern of performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if the scores obtained from the Ideal Clinic Assessment Tool (ICAT) used to assess the quality of care in public Primary Health Care facilities in South Africa showed inter-rater agreement between self-assessments, district peer reviews and cross-district peer reviews. The ICAT scores obtained in the three types of reviews were paired as follows: self-assessments/district peer reviews, self-assessment/cross-district peer reviews and district/cross-district peer reviews. The global scores and averages of the Vital elements for the three paired reviews for 587 facilities across the country were compared using Bland-Altman plots. RESULTS: The Bland-Altman plots showed no inter-rater agreement between the global scores and averages of the Vital elements for the facilities in any of the paired reviews (n = 1 761 reviews). Similarly, there was no inter-rater agreement between the global scores of the three paired reviews in any of the nine provinces in the country. CONCLUSION: There is still a need to continue to conduct both district and cross-district reviews despite the substantial cost of doing so. Further studies are required to determine what factors contributed to the disagreement in scores between the different types of reviews despite the preparatory training of reviewers.
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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 | 0,204 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».