Identifying a Set of Quality Indicators for Older Adults Hospitalized After Injury: An Expert Consensus Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older people account for over 50% of trauma admissions and are at increased risk of adverse outcomes. Several authors have proposed quality indicators for geriatric trauma care. However, there is still no consensus on those that should be used to assess the quality of care in this population. This study aims to reach a consensus on a set of indicators for assessing the quality of care of older patients hospitalized for injury. METHODS: We conducted a consensus study using the RAND-UCLA Appropriateness method, using an individual online questionnaire (round 1) and a virtual group meeting (round 2). Forty indicators identified in the literature were submitted to a panel of experts in trauma and geriatrics and three patient partners from the inclusive trauma system of the province of Quebec (Canada). Indicators were evaluated using four criteria: importance, evidence, actionability, and measurability. Consensus was defined using RAND-UCLA criteria. RESULTS: 30/41 (73%) invited participants completed the two rounds. In the first round, 12 indicators were retained and 14 were rejected. In the second round, three additional indicators were retained. The final set consisted of 15 indicators, including early mobilization and rehabilitation, delirium screening, documentation of the level of care < 48 h, favorable discharge destination, optimal pain management using appropriate modalities for older people, and surgical delay. CONCLUSION: We propose a set of 15 quality indicators based on evidence, expert consensus, and patient partners' priorities that could be implemented in trauma systems and contribute to improving the quality of hospital care for older patients.
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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 | 0,326 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».