The First Episode Psychosis Services Fidelity Scale as a Measure of Quality of Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fidelity scales are designed to assess the degree to which a program delivers the core components of evidence-based programs. The degree to which scales can predict outcomes-its predictive validity-is an important psychometric property. Fidelity scales have multiple applications, including in quality assurance and improvement. The purpose of this study was to assess the degree to which the First Episode Psychosis Services Fidelity Scale (FEPS-FS) assesses the 6 domains of quality of care (QoC) described in the Institute of Medicine (IOM)'s QoC framework. Study Design: A quality thematic analysis using a theoretical (deductive) approach was used to categorize the 36 items of the FEPS-FS according to the framework for evaluating QoC outlined by the IOM. Two coders independently reviewed and coded each item in duplicate. Frequency counts were used to summarize the characteristics of the FEPS-FS items across the IOM's quality domains. Study Results: Most FEPS-FS items reflect effectiveness (47.2%), efficiency (19.59%), and patient-centeredness (18.56%). Safety (7.22%), timeliness (5.15%), and equity (2.06%) were relatively underrepresented. Conclusions: The FEPS-FS can be considered as a measure of QoC that reflects all the IOM domains. As expected for a fidelity scale, the largest number of items assess effectiveness, while safety, timeliness, and equity were represented by fewer items. We identified potential items from the literature that could be used to increase the proportion of items in underrepresented quality domains in future iterations of the FEPS-FS or other fidelity scales.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».