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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».