Validation and endorsement of health system performance measures for opioid use disorder in British Columbia, Canada: A Delphi panel study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited data exists on the performance of the healthcare system in opioid use disorder (OUD). We evaluated the face validity and potential risks of a set of health system performance measures for OUD collaboratively with clinicians, policymakers and people with lived experience of opioid use (PWLE) in the interest of establishing an endorsed set of measures for public reporting. Methods: Through a two-stage Delphi-panel approach, a panel of clinical and policy experts validated and considered 102 previously constructed OUD performance measures for endorsement using information on measurement construction, sensitivity analyses, quality of evidence, predictive validity, and feedback from local PWLE. We collected quantitative and qualitative survey responses from 49 clinicians and policymakers, and 11 PWLE. We conducted inductive and deductive thematic analysis to present qualitative responses. Results: A total of 37 measures of 102 were strongly endorsed (9/13 cascade of care, 2/27 clinical guideline compliance, 17/44 healthcare integration, and 9/18 healthcare utilization measures). Thematic analysis of responses revealed several themes regarding measurement validity, unintended consequences, and key contextual considerations. Overall, measures related to the cascade of care (excluding opioid agonist treatment dose tapering) received strong endorsements. PWLE highlighted barriers to accessing treatment, undignified aspects of treatment, and lack of a full continuum of care as their concerns. Conclusion: We defined 37 endorsed health system performance measures for OUD and presented a range of perspectives on their validity and use. These measures provide critical considerations for health system improvement in the care of people with OUD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».