MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6963762972 · doi:10.25384/sage.c.5294854

An Environmental Scan of Ambulatory Care Quality Indicators for Patients With Advanced Kidney Disease Currently Used in Canada

2021· other· en· W6963762972 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseAmbulatoryDelphi methodHealth careAmbulatory careDialysisQuality (philosophy)Quality management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Quality indicators can be used to identify gaps in care and drive frontline improvement activities. These efforts are important to prevent adverse events in the increasing number of ambulatory patients with advanced kidney disease in Canada, but it is unclear what indicators exist and the components of health care quality they measure.Objective:We sought to identify, categorize, and evaluate quality indicators currently in use across Canada for ambulatory patients with advanced kidney disease.Design:Environmental scan of quality indicators currently being collected by various organizations.Setting:We assembled a 16-member group from across Canada with expertise in nephrology and quality improvement.Patients:Our scan included indicators relevant to patients with chronic kidney disease in ambulatory care clinics.Measurements:We categorized the identified quality indicators using the Institute of Medicine and Donabedian frameworks.Methods:A 4-member panel used a modified Delphi process to evaluate the indicators found during the environmental scan using the American College of Physicians/Agency for Healthcare Research and Quality criteria. The ratings were then shared with the full panel for further comments and approval.Results:The environmental scan found 28 quality indicators across 7 provinces, with 8 (29%) rated as “necessary” to distinguish high-quality from poor-quality care. Of these 8 indicators, 3 were measured by more than 1 province (% of patients on a statin, number of patients receiving a preemptive transplant, and estimated glomerular filtration rate at dialysis start); no indicator was used by more than 2 provinces. None of the indicators rated as necessary measured timely or equitable care, nor did we identify any measures that assessed the setting in which care occurs (ie, structure measures).Limitations:Our list cannot be considered as an exhaustive list of available quality indicators at hand in Canada. Our work focused on quality indicators for nephrology providers and programs, and not indicators that can be applied across primary and specialty providers. We also focused on indicator constructs and not the detailed definitions or their application. Last, our panel does not represent the views of other important stakeholders.Conclusions:Our environmental scan provides a snapshot of the scope of quality indicators for ambulatory patients with advanced kidney disease in Canada. This catalog should inform indicator selection and the development of new indicators based on the identified gaps, as well as motivate increased pan-Canadian collaboration on quality measurement and improvement.Trial registration:Not applicable as this article is not a systematic review, nor does it report results of a health intervention on human participants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,025
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSage Journals Data→Travaux en français237 207→