Pediatric Endoscopy Quality Improvement Network Quality Standards and Indicators for Pediatric Endoscopy Facilities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is increasing international recognition of the impact of variability in endoscopy facilities on procedural quality and outcomes. There is also growing precedent for assessing the quality of endoscopy facilities at regional and national levels by using standardized rating scales to identify opportunities for improvement. METHODS: With support from the North American and European Societies of Pediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition (NASPGHAN and ESPGHAN), an international working group of the Pediatric Endoscopy Quality Improvement Network (PEnQuIN) used the methodological strategy of the Appraisal of Guidelines for REsearch and Evaluation (AGREE) II instrument to develop standards and indicators relevant for assessing the quality of facilities where endoscopic care is provided to children. Consensus was reached via an iterative online Delphi process and subsequent in-person meeting. The quality of evidence and strength of recommendations were rated according to the GRADE (Grading of Recommendation Assessment, Development and Evaluation) approach. RESULTS: The PEnQuIN working group achieved consensus on 27 standards for facilities supporting pediatric endoscopy, as well 10 indicators that can be used to identify high-quality endoscopic care in children. These standards were subcategorized into three subdomains: Quality of Clinical Operations (15 standards, 5 indicators); Patient and Caregiver Experience (9 standards, 5 indicators); and Workforce (3 standards). DISCUSSION: The rigorous PEnQuIN process successfully yielded standards and indicators that can be used to universally guide and measure high-quality facilities for procedures around the world where endoscopy is performed in children. It also underscores the current paucity of evidence for pediatric endoscopic care processes, and the need for research into this clinical area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».