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Enregistrement W4385848344

Selecting Performance Indicators and Targets in Health Care: An International Scoping Review and Standardized Process Framework

2022· article· en· W4385848344 sur OpenAlexaboutno aff
Heenan MA, Randall GE, Evans Jm

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Process managementHealth carePsychologyComputer scienceRisk analysis (engineering)Management scienceMedicineBusinessPolitical scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Michael A Heenan, Glen E Randall, Jenna M Evans DeGroote School of Business, McMaster University, Hamilton, Ontario, CanadaCorrespondence: Michael A Heenan, Email heenanmi@mcmaster.caObjective: Health care organizations monitor hundreds of performance indicators. It is unclear what processes and criteria organizations use to identify the indicators they use, who is involved in these processes, how performance targets are set, and what the impacts of these processes are. The purpose of this study is to synthesize international approaches to indicator selection and develop a standardized process framework.Methods: Using the PubMed and Web of Science search engines, a scoping review of peer reviewed and grey literature following PRISMA-ScR guidelines was conducted to identify documents describing indicator selection processes used by health systems. English-language papers from 11 countries published from 2010 to 2020 were included. Papers were thematically analyzed to develop a standardized process framework.Results: The review included 33 peer-reviewed papers and 11 grey-literature documents. While there are common practices used in health care to select indicators, no single standardized process framework for indicator selection exists. Arbitrary or incomplete indicator selection processes risk over-measurement, lack of alignment with strategic and operational goals, lack of support by end-users, and paralyzed decision-making ability. By consolidating international practices, we developed the 5-P indicator selection process framework to mitigate process risks and support high-quality indicator selection processes.Conclusion: The 5-P indicator selection process framework consists of five domains and 17 elements, and offers health care agencies a practical structure they can use to design indicator selection processes. The framework also provides researchers with a basis by which the implementation of these processes may be evaluated.Keywords: performance indicators, performance measurement, targets, quality, hospitals, process framework

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,471
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,480
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4710,480
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,012
Bibliométrie0,0950,098
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0230,024
Science ouverte0,0100,021
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,342 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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