Web‐based comparative study of some national experiences of health care quality management
Notice bibliographique
Résumé
Since the publication of study results on adverse events to health care in OECD countries, the importance of the national quality improvement strategies has been recognised. To examine how these strategies have been shaped in different jurisdictions, we carried out this study. We conducted a web-based comparative study of international practices. We first defined seven key health care and services quality management functions. We then drew on the experience of authors to make a reasoned selection of 13 countries or states across the world. We determined the distance that separates each of these functions from a country's Ministry of Health (MoH); and examined whether these functions are concentrated in a single organisation or dispersed across several organisations. Afterwards, we correlated our results with the quality level of these countries based on the OECD's health care indicators. Overall, Netherlands, Québec (Canada), Korea, Germany, England (UK), and the United States had at least 50% of their quality management functions controlled by self-regulated organisations. The Market Concentration Index ranged from 937 for the United States to 6800 for Russia. Graphical representation has shown us two health system models. Our results also clearly showed that countries had a better quality of care most often when they belong to model 1 of our taxonomy. These findings will help countries design and implement large-scale health care and services quality strategies for better and safer health care and services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».