Development of a model for assessing the quality of an oral health program in long-term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is little information on how the quality of oral health services in long-term care (LTC) facilities is conceptualized or assessed. Objectives: This study aims to develop a model for assessing the quality of oral healthcare services in LTC facilities. Methods: This study is divided into four main steps. Firstly, I examined literature for existing concepts relating to program evaluation and quality assessment in healthcare to build a theoretical framework appropriate to dental geriatrics. Secondly, I explored as an ethnographic case study a comprehensive oral healthcare program within a single administrative group of 5 LTC facilities in a large metropolis by interviewing 33 participants, including residents and their families, nursing staff, administrators and dental personnel. I also examined policy documents and made site visits to identify other attributes influencing the quality of the program. Thirdly, I drafted the assessment model combining a theoretical framework with empirical information from the case study. And lastly, I tested the feasibility and usability of the model in another dental geriatric program in northern British Columbia. I applied the assessment model by conducting 15 interviews with participants in the program, made site-visits to the 5 facilities, and reviewed documents on the development and operation of the program. Results: A combination of theory-based evaluation and quality assurance provided six sequential and iterative steps for quality assessment of oral health services in LTC. The empirical information supported the theoretical framework that a program of oral healthcare in a LTC context should be assessed for quality from multiple perspectives; it should be comprehensive; and it should include the three main attributes of quality - capacity, performance, and outcomes. Participants revealed 20 quality indicators along with suggested program objectives which encompass eight quality dimensions such as effectiveness, efficiency, and patient-centered. Conclusion: The model provides a unique system for assessing the quality of dental services in LTC facilities that seems to meet the needs of dental and non-dental personnel in LTC.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».