Identify and classify interprofessional primary care performance indicators: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Measuring the performance of interprofessional primary care is needed to examine whether this model of care is achieving its desired outcomes on patient care and health system effectiveness as well as to guide quality improvement initiatives. The aim of this scoping review is to map the literature on primary care performance measurement indicators to determine the extent to which current indicators capture or could be adapted to capture processes, outputs and outcomes that reflect interprofessional primary care. METHODS AND ANALYSIS: The review will be guided by the six-stage framework by Arksey and O'Malley (2005). MEDLINE, Embase, CINAHL, grey literature and the reference list of key studies will be searched to identify any study, published in English or French between 2000 and 2022, related to the concepts of performance indicators, frameworks, interprofessional teams and primary care. Two reviewers will independently screen all abstracts and full-text studies for inclusion. Eligible indicators will be classified according to process, output and outcome domains proposed by two validated frameworks. This study started in November 2022 and is expected to be completed by July 2023. ETHICS AND DISSEMINATION: This review does not require ethical approval. The results will be disseminated through a peer-reviewed publication, conference presentations and presentations to stakeholders.
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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 | 0,161 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,017 |
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 ».