The status of accreditation in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One method utilised to improve the quality of health care is accreditation. Although accreditation has been extensively used in the acute care sector, its presence in primary care is limited and so is our understanding of its nature, uptake and associated outcomes. Because acute care and primary care environments are vastly different, our understanding of acute care accreditation cannot simply be translated to primary care. AIM: The purpose of this paper was to explore the current state of primary care accreditation. METHODS: An extensive search was completed examining peer-reviewed and grey literature. In addition, interviews with key stakeholders involved in primary care accreditation were undertaken. RESULTS: From the 501 reviewed abstracts, 62 papers were used in this review in addition to 72 sources from grey literature. Eight interviews were also held with key informants. CONCLUSIONS: In this review of the available literature of accreditation within primary care, it was found that accreditation in this sector is generally non-government funded and voluntary with some countries offering financial incentives. It was evident that there is a dearth of research on the nature and uptake of accreditation in this sector, along with how accreditation affects outcomes of care, whether it is an effective method to improve quality, perceptions of care, healthcare utilisation and costs. These findings imply that further research is required to examine the possible impact accreditation may have on health care within primary care.
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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 | 0,039 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».