Overview of (inter)national accreditation in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».