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Enregistrement W4322733672 · doi:10.1097/as9.0000000000000258

Development of the Illinois Surgical Quality Improvement Collaborative (ISQIC)

2023· article· en· W4322733672 sur OpenAlex
Karl Y. Bilimoria, Michael F. McGee, Mark V. Williams, Julie K. Johnson, Amy L. Halverson, Kevin J. O’Leary, Paula R. Farrell, Juliana M. Thomas, Remi Love, Lindsey Kreutzer, Allison R. Dahlke, Brianna D’Orazio, Steven Reinhart, Katelyn Dienes, Mark Schumacher, Ying Shan, Christopher Quinn, Vivek N. Prachand, Susan A. Sullivan, Kimberly A. Cradock, Kelsi Boyd, William Hopkinson, Colleen Fairman, David D. Odell, Jonah J. Stulberg, Jane L. Holl, Ryan P. Merkow, Anthony D. Yang

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
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

RevueAnnals of Surgery Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthPacira BioSciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteMallinckrodt PharmaceuticalsPacira Pharmaceuticals
Mots-clésCoachingQuality managementMedicineMedical educationQuality (philosophy)NursingPsychologyEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In 2014, 56 Illinois hospitals came together to form a unique learning collaborative, the Illinois Surgical Quality Improvement Collaborative (ISQIC). Our objectives are to provide an overview of the first three years of ISQIC focused on (1) how the collaborative was formed and funded, (2) the 21 strategies implemented to support quality improvement (QI), (3) collaborative sustainment, and (4) how the collaborative acts as a platform for innovative QI research. METHODS: ISQIC includes 21 components to facilitate QI that target the hospital, the surgical QI team, and the peri-operative microsystem. The components were developed from available evidence, a detailed needs assessment of the hospitals, reviewing experiences from prior surgical and non-surgical QI Collaboratives, and interviews with QI experts. The components comprise 5 domains: guided implementation (e.g., mentors, coaches, statewide QI projects), education (e.g., process improvement (PI) curriculum), hospital- and surgeon-level comparative performance reports (e.g., process, outcomes, costs), networking (e.g., forums to share QI experiences and best practices), and funding (e.g., for the overall program, pilot grants, and bonus payments for improvement). RESULTS: Through implementation of the 21 novel ISQIC components, hospitals were equipped to use their data to successfully implement QI initiatives and improve care. Formal (QI/PI) training, mentoring, and coaching were undertaken by the hospitals as they worked to implement solutions. Hospitals received funding for the program and were able to work together on statewide quality initiatives. Lessons learned at one hospital were shared with all participating hospitals through conferences, webinars, and toolkits to facilitate learning from each other with a common goal of making care better and safer for the surgical patient in Illinois. Over the first three years, surgical outcomes improved in Illinois. DISCUSSION: The first three years of ISQIC improved care for surgical patients across Illinois and allowed hospitals to see the value of participating in a surgical QI learning collaborative without having to make the initial financial investment themselves. Given the strong support and buy-in from the hospitals, ISQIC has continued beyond the initial three years and continues to support QI across Illinois hospitals.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,870
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,160 · 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