Measuring Nurses’ Impact on Health Care Quality: Progress, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quality measurement is central in efforts to improve health care delivery and financing. The Interdisciplinary Nursing Quality Research Initiative supported interdisciplinary research teams to address gaps in measuring the contributions of nursing to quality care. Objective: To summarize the research of 4 interdisciplinary teams funded by The Interdisciplinary Nursing Quality Research Initiative and reflect on challenges and future directions to improving quality measurement. Methods: Each team summarized their work including the targeted gap in measurement, the methods used, key results, and next steps. The authors discussed key challenges and recommended future directions. Results: These exemplar projects addressed cross-cutting issues related to quality; developed measures of patient experience; tested new ways to model the important relationships between structure, process, and outcome; measured care across the continuum; focused on positive aspects of care; examined the relationship of nursing care with outcomes; and measured both nursing and interdisciplinary care. Discussion: Challenges include: measuring care delivery from multiple perspectives; determining the dose of care delivered; and measuring the entire care process. Meaningful measures that are simple, feasible, affordable, and integrated into the care delivery system and electronic health record are needed. Advances in health information systems create opportunities to advance quality measurement in innovative ways. Conclusions: These findings and products add to the robust set of measures needed to measure nurses’ contributions to the care of hospitalized patients. The implementation of these projects has been rich with lessons about the ongoing challenges related to quality measurement.
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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 | 0,167 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».