Designing clinical indicators for common residential aged care conditions and processes of care: the CareTrack Aged development and validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who live in aged care homes have high rates of illness and frailty. Providing evidence-based care to this population is vital to ensure the highest possible quality of life. OBJECTIVE: In this study (CareTrack Aged, CT Aged), we aimed to develop a comprehensive set of clinical indicators for guideline-adherent, appropriate care of commonly managed conditions and processes in aged care. METHODS: Indicators were formulated from recommendations found through systematic searches of Australian and international clinical practice guidelines (CPGs). Experts reviewed the indicators using a multiround modified Delphi process to develop a consensus on what constitutes appropriate care. RESULTS: From 139 CPGs, 5609 recommendations were used to draft 630 indicators. Clinical experts (n = 41) reviewed the indicators over two rounds. A final set of 236 indicators resulted, mapped to 16 conditions and processes of care. The conditions and processes were admission assessment; bladder and bowel problems; cognitive impairment; depression; dysphagia and aspiration; end of life/palliative care; hearing and vision; infection; medication; mobility and falls; nutrition and hydration; oral and dental care; pain; restraint use; skin integrity and sleep. CONCLUSIONS: The suite of CT Aged clinical indicators can be used for research and assessment of the quality of care in individual facilities and across organizations to guide improvement and to supplement regulation or accreditation of the aged care sector. They are a step forward for Australian and international aged care sectors, helping to improve transparency so that the level of care delivered to aged care consumers can be rigorously monitored and continuously improved.
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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 | 0,162 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».