Developing a tool to measure enactment of complex quality improvement interventions in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Quality improvement (QI) projects are common in healthcare settings and often involve interdisciplinary teams working together towards a common goal. Many interventions and programmes have been introduced through research to convey QI skills and knowledge to healthcare workers, however, a few studies have attempted to differentiate between what individuals 'learn' or 'know' versus their capacity to apply their learnings in complex healthcare settings. Understanding and differentiating between delivery, receipt, and enactment of QI skills and knowledge is important because while enactment alone does not guarantee desired QI outcomes, it might be reasonably assumed that 'better enactment' is likely to lead to better outcomes. This paper describes the development, application and validation of a tool to measure enactment of core QI skills and knowledge of a complex QI intervention in a healthcare setting. Based on the Institute for Healthcare Improvement's Model for Improvement, existing QI assessment tools, literature on enactment fidelity and our research protocols, 10 indicators related to core QI skills and knowledge were determined. Definitions and assessment criteria were tested and refined in five iterative cycles. Qualitative data from four QI teams in long-term care homes were used to test and validate the tool. The final measurement tool contains 10 QI indicators and a five-point scale. Inter-rater reliability ranged from good to excellent. Usability and acceptability among raters were considered high. This measurement tool assists in identifying strengths and weaknesses of a QI team and allows for targeted feedback on core QI components. The indicators developed in our tool and the approach to tool development may be useful in other health related contexts where similar data are collected.
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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 | 0,084 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».