Quality of Care for Hypertension in Primary Health Care in South Africa: Cross-Sectional Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Little is known about the quality of care for patients with hypertension in primary health care (PHC) facilities in South Africa, where most people receive care. Objectives: To test 46 quality indicators, developed previously, to assess and improve care; to assess the indicators’ clinimetric properties; and to recommend improvement strategies. Methods: A descriptive cross-sectional clinical audit in a purposive sample of 12 South African PHC clinics involving a retrospective review of 295 patient medical records. Results: A total of 45 of the 46 indicators were tested in the main sample (n = 295), of which 9 indicators could not be applied. Of the 36 applicable indicators, 22 could be applied and measured for ≥75% of the sample, while 14 were applicable to ≤50% of the sample. Only five indicators showed a quality of care score for ≥75% of patients. Overall, 82% and 92% of the sample had their blood pressure (BP) recorded in the last 12 months or in the previous 5 years for those aged >40, respectively, and 53.2% had a controlled BP. In the last 12 months, 30% of patients had a cholesterol record, 30% had their BMI recorded, 17% had a hypertension review with a medical practitioner, and 12% had received lifestyle advice. Only 38% received all clinically indicated antihypertensive medicines at their last visit. Conclusion: There were gaps in the quality of care for patients with hypertension, demonstrating the need for greater adherence to evidence-based guidelines, better data quality, and the use of electronic health information systems. Twenty-two indicators are recommended to address these gaps and improve the quality of care, patient outcomes, and the health care system.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».