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Enregistrement W4296375267 · doi:10.1590/2177-9465-ean-2022-0024en

Overview of (inter)national accreditation in Brazil

2022· article· en· W4296375267 sur OpenAlex
Júlia Nogueira Treib, Ana María Müller de Magalhães, Silvia Cristina Garcia Carvalho, Victória Gabech Seeger, Amanda da Silveira Barbosa, João Lucas Campos de Oliveira

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEscola Anna Nery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCertificationIncentiveBusinessQuality (philosophy)Hospital accreditationDescriptive statisticsCommissionHealth careCertification and AccreditationAccountingPolitical scienceFamily medicineMedicineMedical educationFinanceStatisticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective to outline the panorama of national and international Accreditation in Brazil. Method a descriptive study, of quantitative approach and documental source. The survey fields were the unrestricted access online pages of the following accrediting methodologies: National Accreditation Organization (ONA), Joint Commission International (JCI), Accreditation Canada International (ACI), and QMentum International, besides the page of the National Registry of Health Establishments (CNES) and/or institutional sites. Variables were extracted: type of institution/health care facility; sector management regime; location; level of certification (in case of a seal granted by ONA), and size (for hospitals). Descriptive statistical analysis was used. Results data from 1,122 certifications was obtained, especially from ONA (77.2%) and QMentum International (13.2%). Hospitals prevailed in the Accreditation adherence (35.3%), mainly the large ones (60.3%) and from the private sector (75.8%). There was a concentration of quality seals in the Southeast region of Brazil (64.5%), and the North region presented the lowest proportion of certified establishments (3%). Conclusions and implications for practice the Accreditation certifications in Brazil refer to the national methodology, focusing on the private hospital area and the Southeast region of the country. The mapping outlined can support assertiveness in incentive policies for quality management and external evaluation in Brazil.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,252 · 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