Mapping Quality Indicators to Assess Older Adult Health and Care in Community-, Continuing-, and Acute-Care Settings: A Systematic Review of Reviews and Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Quality indicators (QIs) play a vital role in enhancing the care of older adults. This study aimed to identify existing QIs relevant to the health and care of older adults in community-care, continuing-care, and acute-care settings, along with available information such as definitions and calculation methods. A systematic review of published review studies, grey literature, and guidelines was undertaken, utilizing six electronic databases searched for materials dated from 2010 to 2 June 2023. To be included in this study, the literature had to provide data on QIs in a setting involving older adults. This study included 27 reviews and 44 grey literature sources, identifying a total of 6391 QIs. The highest number of indicators (37%) were relevant to continuing care; 32% and 28% were pertinent to community- and acute-care settings, respectively. The process domain had the highest number of QIs (3932), while the structure domain had the fewest indicators (521). A total of 39 focus areas were identified, with the five most common areas being, in descending order, orthopedics/hip fractures, end-of-life/palliative care, appropriate prescribing, neurocognitive conditions, and cardiovascular conditions; these areas ranged between 10% and 6%. When mapped against the Quadruple Aim framework, most QIs (85%) were linked to improving health outcomes. This inclusive compilation of QIs serves as a resource for addressing various focus areas pertinent to the Quadruple Aims. However, few quality indicators have been designed to provide a comprehensive and thorough evaluation of a specific aspect, taking into account all three key domains: structure, process, and outcomes. Addressing the description and psychometric properties of QIs is foundational for ensuring their trustworthiness and effective application.
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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 | 0,057 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».