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Enregistrement W4286629369 · doi:10.3389/fped.2022.866391

Selection of Pediatric Mental Health Quality Measures for Health System Improvement in British Columbia Based on a Modified Delphi Approach

2022· article· en· W4286629369 sur OpenAlexafffundabout
Sina Waibel, Wan Ling Wu, Michael Smith, Leroy Johnson, Rita D. Janke

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensFraser HealthHealth CanadaProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Children's HospitalChildren's Hospital Foundation
Mots-clésMental healthDelphi methodMedicineLikert scaleQuality (philosophy)StakeholderConcordanceRanking (information retrieval)Focus groupMedical educationFamily medicinePsychologyPsychiatryStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The COVID-19 pandemic has highlighted the importance of mental wellbeing. The identification and implementation of quality measures can improve health outcomes and patient experience. The objective was to identify and define a core set of valid and relevant pediatric mental health quality measures that will support health system evaluation and quality improvement in British Columbia, Canada. Methods The study consisted of four phases. First, a comprehensive database search identified valid pediatric quality measures focused on mental health and substance use (MH/SU). Second, the identified quality measures were mapped to focus areas, which were then prioritized by two stakeholder groups consisting of 26 members. Third, up to two representative measures for each prioritized focus area were pre-selected by an expert panel ( n = 9). And fourth, a three-step modified Delphi approach was employed to (1) assess each quality measure on a 7-point Likert scale against three relevance criteria (representative of a quality problem, value to intended audience and actionable), (2) discuss the results, and (3) select and rank the most relevant measures. Forty-eight stakeholders were invited to participate; of those 24 completed the round 1 survey, 21 participated in the round 2 discussion and 18 voted in the round 3 selection and ranking survey. For round 1, consensus was determined when at least 70% of the response rates were within the range of five to seven. For round 3, Kendall's coefficient of concordance W was used as an estimator of inter-rater reliability. Results One-hundred pediatric mental health quality measures were identified in the database search. Of those, 37 were mapped to ten focus areas. Pre-selection resulted in 19 representative measures moving forward to the Delphi study. Eleven measures met the consensus thresholds and were brought forward to the round 2 discussion. Round 3 ranking showed moderate to strong raters' agreement (Kendall's W = 0.595; p < 0.01) and resulted in the following five highest-ranked measures: level of satisfaction after discharge from inpatient admission due to MH/SU, number of patients experiencing seclusion or restraint, length of time from eating disorder referral to assessment, number of ED visits due to MH/SU, and number of readmissions to ED. Conclusion The selected core set of valid and relevant pediatric quality measures will support sustainable system change in British Columbia. The five top-ranked measures will be refined and tested for data collection feasibility before being implemented in the province.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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