Quality Indicators in Otolaryngology–Head and Neck Surgery: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
ImportanceQuality indicators are used to evaluate the quality of healthcare delivery and as a speciality, otolaryngology-head and neck surgery (OHNS) is beginning to transition toward this empirical understanding of healthcare quality and delivery.ObjectiveTo describe the number and quality of studies that have developed novel quality indicators for any subdiscipline in OHNS.DesignWe performed a database search of MEDLINE (Ovid), EMBASE (Ovid), Web of Science, and Cochrane Database of Systematic Reviews. We did not employ language or study-type restrictions and included studies published from database inception to October 2024.Study SelectionFollowing abstract screening, 184 articles underwent full-text screen. Eligible studies developed quality indicators in any subdiscipline within OHNS. Article screening and full-text review was performed in duplicate.Data Extraction and SynthesisWe extracted study-specific and methodological data in duplicate. Quality appraisal was assessed using the Appraisal of Indicators through Research and Evaluation instrument.ResultsWe identified 10,592 studies, of which 25 studies developed new quality indicators. Quality indicator development studies primarily focused on otology/neurotology, pediatric OHNS, and head and neck surgery. Few studies investigated facial plastics, rhinology and skull base surgery, and laryngology. Most studies employed Delphi consensus methods and patient engagement was rare. Consensus methodology reporting was poor and indicators were often not validated. Outcome indicators were often measured with fewer studies investigation structure or process indicators.ConclusionsQuality indicators may help standardize and improve patient care in OHNS. Future research should focus on structure and process indicators, while improving reporting, optimizing panel composition, and validating quality indicators.
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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 | 0,055 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».