Developing a customised set of evidence-based quality indicators for measuring workplace violence towards healthcare workers: a modified Delphi method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace violence (WPV) is a complex global challenge in healthcare that can only be addressed through a quality improvement initiative composed of a complex intervention. However, multiple WPV-specific quality indicators are required to effectively monitor WPV and demonstrate an intervention's impact. This study aims to determine a set of quality indicators capable of effectively monitoring WPV in healthcare. METHODS: This study used a modified Delphi process to systematically arrive at an expert consensus on relevant WPV quality indicators at a large, multisite academic health science centre in Toronto, Canada. The expert panel consisted of 30 stakeholders from the University Health Network (UHN) and its affiliates. Relevant literature-based quality indicators which had been identified through a rapid review were categorised according to the Donabedian model and presented to experts for two consecutive Delphi rounds. RESULTS: 87 distinct quality indicators identified through the rapid review process were assessed by our expert panel. The surveys received an average response rate of 83.1% in the first round and 96.7% in the second round. From the initial set of 87 quality indicators, our expert panel arrived at a consensus on 17 indicators including 7 structure, 6 process and 4 outcome indicators. A WPV dashboard was created to provide real-time data on each of these indicators. CONCLUSIONS: Using a modified Delphi methodology, a set of quality indicators validated by expert opinion was identified measuring WPV specific to UHN. The indicators identified in this study were found to be operationalisable at UHN and will provide longitudinal quality monitoring. They will inform data visualisation and dissemination tools which will impact organisational decision-making in real time.
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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 | 0,183 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».