Multiple case study of processes used by hospitals to select performance indicators: do they align with best practices?
Notice bibliographique
Résumé
Several health policy institutes recommend reducing the number of indicators monitored by hospitals to better focus on indicators most relevant to local contexts. To determine which indicators are the most appropriate to eliminate, one must understand how indicator selection processes are undertaken. This study classifies hospital indicator selection processes and analyzes how they align with practices outlined in the 5-P Indicator Selection Process Framework. This qualitative, multiple case study examined indicator selection processes used by four large acute care hospitals in Ontario, Canada. Data were collected through 13 semistructured interviews and document analysis. A thematic analysis compared processes to the 5-P Indicator Selection Process Framework. Two types of hospital indicator selection processes were identified. Hospitals deployed most elements found within the 5-P Indicator Selection Process Framework including setting clear aims, having governance structures, considering indicators required by health agencies, and categorizing indicators into strategic themes. Framework elements largely absent included: adopting evidence-based selection criteria; incorporating finance and human resources indicators; considering if indicators measure structures, processes, or outcomes; and engaging a broader set of end users in the selection process. Hospitals have difficulty in balancing how to monitor government-mandated indicators with indicators more relevant to local operations. Hospitals often do not involve frontline managers in indicator selection processes. Not engaging frontline managers in selecting indicators may risk hospitals only choosing government-mandated indicators that are not reflective of frontline operations or valued by those managers accountable for improving unit-level performance.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».