A framework for chronic care quality: results of a scoping review and Delphi survey
Notice bibliographique
Résumé
Frameworks conceptualising the quality of care abound and vary; some concentrate on specific aspects such as safety, effectiveness, others all-encompassing. However, to our knowledge, tailoring to systematically arrive at a comprehensive care for chronic conditions quality (CCCQ) framework has never been done. We conducted a scoping review and Delphi survey to produce a CCCQ framework, comprehensively delineating aims, determinants and measurable attributes. With the assumption that specific groups (people with chronic conditions, care providers, financiers, policy-makers, etc.) view quality of care differently, we analysed 48 scientific and 26 grey literature deductively and inductively using the Institute of Medicine's quality of care framework as the foundation. We produced a zero-version of the quality of chronic care framework, detailing aims, healthcare system determinants, and measurement mechanisms. This was presented in a Delphi survey to 49 experts with diverse chronic care expertise/experience around the world. Consensus was obtained after the first round, with the panel providing suggestions and justifications to expand the agreed-upon components. Through this exercise, a comprehensive CCCQ framework encompassing the journey through healthcare of people with chronic conditions was developed. The framework specifies seven CCCQ 'aims' and identifies health system determinants which can be acted upon with 'organising principles' and measured through chronic care quality 'attributes' related to structures, processes and outcomes. Tailoring quality of care based on the nature of the diseases/conditions and considering different views can be done to ensure a comprehensive offer of healthcare services, and towards better outcomes that are acceptable to both the health system and people with chronic conditions (PwCC).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».