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Enregistrement W4238454072 · doi:10.1197/aemj.9.11.1131

The Development of Indicators to Measure the Quality of Clinical Care in Emergency Departments Following a Modified‐Delphi Approach

2002· article· en· W4238454072 sur OpenAlexafffund
Patrice Lindsay, Michael J. Schull, Susan E. Bronskill, Geoffrey M. Anderson

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineDelphi methodOutcome (game theory)Emergency departmentDelphiQuality (philosophy)Set (abstract data type)MEDLINEMinimum Data SetEmergency medicineStatisticsNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To develop and apply a systematic approach to identify and define valid, relevant, and feasible measures of emergency department (ED) clinical performance. Methods: An extensive literature review was conducted to identify clinical conditions frequently treated in most EDs, and clinically relevant outcomes to evaluate these conditions. Based on this review, a set of condition—outcome pairs was defined. An expert panel was convened and a Modified‐Delphi process was used to identify specific condition—outcome pairs where the panel felt there was a link between quality of care for the condition and a specific outcome. Next, for highly rated condition—outcome pairs, specific measurable indicators were identified in the literature. The panelists rated these indicators on their relevance to ED performance and need for risk adjustment. The feasibility of calculating these indicators was determined by applying them to a routinely collected data set. Results: Thirteen clinical conditions and eight quality‐of‐care outcomes (mortality, morbidity, admissions, recurrent visits, follow‐up with primary care, length of stay, diagnostics, and resource use) were identified from the literature (104 pairs). The panel selected 21 condition—outcome pairs, representing eight of 13 clinical conditions. Then, the panel selected 29 specific clinical indicators, representing the condition—outcome pairs, to measure ED performance. It was possible to calculate eight of these indicators, covering five clinical conditions, using a routinely collected data set. Conclusions: Using a Modified‐Delphi process, it was possible to identify a series of condition—outcome pairs that panelists felt were potentially related to ED quality of care, then define specific indicators for many of these condition—outcome pairs. Some indicators could be measured using an existing data set. The development of sound clinical performance indicators for the ED is possible, but the feasibility of measuring them will be dependent on the availability and accessibility of high‐quality data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,300
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,318
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3000,318
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0150,008
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,255 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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