Quality indicator framework for primary care of patients with dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a framework of population-based primary care quality indicators adapted to patients with dementia and to identify a subset of stakeholder-driven priority indicators. DESIGN: Framework development was carried out through the selection of an initial framework based on a rapid review and identification of relevant indicators and enrichment based on existing dementia indicators and guidelines. Prioritization of indicators was carried out through a stakeholder survey. SETTING: Ontario, Quebec, New Brunswick, and Saskatchewan. PARTICIPANTS: Stakeholders in community dementia care (N=109) including clinicians, patients, caregivers, decision makers, and managers. MAIN OUTCOME MEASURES: Primary care quality indicators. RESULTS: The framework comprised 34 indicators across 8 domains of quality (access, integration, effective care, efficient care, equity, safety, population health, and patient-centred care). Access to a regular primary care provider, continuity of care, early-stage diagnosis, and access to home care were consistently rated as priorities. Equitable care was a specific priority among patients and caregivers; clinicians reported avoidable hospitalizations as among their priorities. CONCLUSION: A framework of indicators was established for persons with dementia that adds an important dimension to existing primary care and dementia quality indicators by providing primary care and population-based perspectives. This framework could set a foundation for the ongoing monitoring of primary care practices and policies for persons with dementia at a population level.
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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 | 0,064 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».