Quality indicators for schizophrenia care: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Measuring quality of care is a critical first step towards improving the healthcare contributing to persistent poor outcomes experienced by many people living with schizophrenia. This scoping review aims to identify and characterize indicators for measuring the quality of care for people living with schizophrenia. We searched 6 academic databases, 4 grey literature databases, and 23 organization websites for documents containing quality indicators developed for or applied in a population with schizophrenia-spectrum disorders. We identified 119 unique documents, yielding 390 distinct quality indicators. Most measures were process indicators (68 %; n = 267) commonly reflecting safety (30 %; n = 118) and effectiveness (35 %; n = 136) domains of quality of care. Quality indicators included measures of primarily mental healthcare (77 %; n = 299), as well as physical healthcare (23 %; n = 91). Indicators reflected aspects of care related to service delivery, pharmacotherapy, assessments, resources and policies, psychological interventions, social and other interventions. Indicator development was notable for a lack of well-described validation and selection processes. Gaps in indicator availability for comorbid substance use, reproductive health, and healthcare equity were also identified. Results reflect a growing recognition of the importance of quality measurement in this population but highlight the need for prioritization of indicators to guide future quality measurement and improvement.
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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 | 0,028 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».