Dimensions and Components of Accreditation Standards of the Home Health Care Facilities: The Perspective of Experts and Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Considering the significant increase in the need for home healthcare services and the necessity of developing accreditation standards, this study investigated the viewpoints of experts and stakeholders about the dimensions and components of accreditation standards for home healthcare facilities. Materials and Methods: This qualitative study used a directed content analysis approach. Fourteen dimensions resulting from reviewing American, Australian, Canadian, and American Nurses Association (ANA) home care standards were used as a basis for the interview framework and a matrix for data analysis. Through purposive sampling, six home healthcare and accreditation experts, one policymaker, four service providers, and two service recipients were selected. Data were collected through in-depth, face-to-face, and semi-structured interviews, each lasting 45 to 60 minutes. Results: Each transcription was broken into the smallest meaningful unit (code), and 742 codes were identified and classified into main categories extracted from the literature review. Ten dimensions and 79 components were identified for the home healthcare accreditation standards. Client comprehensive evaluation, client access to services, healthcare clients’ rights and Promotion of ethical standards, client training and empowerment based on scientific evidence and needs analysis, human resource management, patient and family safety management, home care services quality Improvement, communication and Information management, management and leadership, and healthcare center facilities. 4-14 components were determined for each dimension. Conclusions: This study extracted the main dimensions and components of accreditation standards based on international experiences and opinions of experts and stakeholders. This can be used to develop accreditation standards for home healthcare facilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».