Primary care quality for older adults: Practice-based quality measures derived from a RAND/UCLA appropriateness method study
Notice bibliographique
Résumé
We established consensus on practice-based metrics that characterize quality of care for older primary care patients and can be examined using secondary health administrative data. We conducted a two-round RAND/UCLA Appropriateness Method (RAM) study and recruited 10 Canadian clinicians and researchers with expertise relevant to the primary care of elderly patients. Informed by a literature review, the first RAM round evaluated the appropriateness and importance of candidate quality measures in an online questionnaire. Technical definitions were developed for each endorsed indicator to specify how the indicator could be operationalized using health administrative data. In a virtual synchronous meeting, the expert panel offered feedback on the technical specifications for the endorsed indicators. Panelists then completed a second (final) questionnaire to rate each indicator and corresponding technical definition on the same criteria (appropriateness and importance). We used statistical integration to combine technical expert panelists' judgements and content analysis of open-ended survey responses. Our literature search and internal screening resulted in 61 practice-based quality indicators for rating. We developed technical definitions for indicators endorsed in the first questionnaire (n = 55). Following the virtual synchronous meeting and second questionnaire, we achieved consensus on 12 practice-based quality measures across four Priority Topics in Care of the Elderly. The endorsed indicators provide a framework to characterize practice- and population-level encounters of family physicians delivering care to older patients and will offer insights into the outcomes of their care provision. This study presented a case of soliciting expert feedback to develop measurable practice-based quality indicators that can be examined using administrative data to understand quality of care within population-based data holdings. Future work will refine and operationalize the technical definitions established through this process to examine primary care provision for older adults in a particular context (Ontario, Canada).
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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 | 0,141 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».