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Record W3185069012

Measuring the Quality of Evidence-Based Nursing Care: NQuIRE - Nursing Quality Indicators for Reporting and Evaluation Data-System / Midiendo la calidad del cuidado de Enfermería basado en la evidencia: NQuIRE – Sistema de Indicadores de Calidad en Enfermería para reportar y evaluar / Avaliando a qualidade dos cuidados de enfermagem baseada em evidências: NQuIRE – Sistema de Indicadores de Qualidade na Enfermagem para Referenciar e Avaliar

2015· article· es· W3185069012 on OpenAlexaffabout
Doris Grinspun, Monique Lloyd, Sarah Xiao, Irmajean Bajnok

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languagees
FieldNursing
TopicNursing Diagnosis and Documentation
Canadian institutionsRegistered Nurses' Association of Ontario
Fundersnot available
KeywordsNursingQuality (philosophy)Nursing careNursing Outcomes ClassificationNursing Minimum Data SetMedicinePsychologyNursing researchTeam nursing
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: El sistema de indicadores de calidad en enfermería para reportar y evaluar (NQuIRE) es una iniciativa internacional de mejoramiento de la calidad para desarrollar y sostener un sistema de datos de indicadores de calidad de enfermería derivados de las recomendaciones de guías de buenas prácticas basadas en la evidencia de la Asociación de Enfermeras Profesionales de Ontario. Objetivo: El propósito de este artículo es ofrecer un panorama de la base de datos de indicadores dentro del contexto del programa de guías de buenas prácticas de enfermería de la Asociación de Enfermeras Profesionales de Ontario y el programa de centros comprometidos con la Excelencia en Cuidados. Futuras directrices para el mejoramiento técnico, desarrollo e investigación de los indicadores de calidad en la base de datos también serán discutidos. Desarrollo del tema: El Sistema de Indicadores de Calidad en Enfermería para Reportar y Evaluar consta de una base de datos, un diccionario de datos que incluye un conjunto de indicadores estructurales a nivel de la organización, además de un conjunto de indicadores de procesos y resultados para cada guía de mejores prácticas, y procesos de recopilación y reporte de datos. Conclusiones: El sistema de datos recopila, analiza e informa los datos sobre indicadores de calidad presentados por las organizaciones académicas y de servicio de atención médica que participan en el programa de designación como Centro Comprometido con la Excelencia en Cuidados de la Organización de Enfermeras Profesionales de Ontario. [Grinspun D, Lloyd M, Xiao S, Bajnok I. Midiendo la calidad del cuidado de Enfermería basado en la evidencia: NQuIRE – Sistema de Indicadores de Calidad en Enfermería para reportar y evaluar. MedUNAB 2015; 17(3): xx-xx]. Introduction: Nursing Quality Indicators for Reporting and Evaluation (NQuIRE) is an international quality improvement initiative to develop and sustain a data-system of nursing-sensitive quality indicators derived from recommendations within the Registered Nurses’ Association of Ontario’s evidence-based best practice guidelines. Objective: The purpose of this article is to provide an overview of the indicator database within the context of the Registered Nurses’ Association of Ontario’s best practice guideline program and Best Practice Spotlight Organization® Designation. Future directions for technical enhancements, quality indicator development and research within the database will also be discussed. Topic: Nursing Quality Indicators for Reporting and Evaluation consists of a database, a data dictionary, including a set of organization-level structural indicators, as well as a set of process and outcome indicators for each best practice guideline, and data collection and reporting processes. Conclusions: The data-system collects, analyzes and reports quality indicator data submitted by health-care service and academic organizations participating in the Registered Nurses’ Association of Ontario’s Best Practice Spotlight Organization® Designation. [Grinspun D, Lloyd M, Xiao S, Bajnok I. Measuring the Quality of Evidence-Based Nursing Care: NQuIRE - Nursing Quality Indicators for Reporting and Evaluation Data-System. MedUNAB 2015; 17(3): xx-xx]. Introdução: O Sistema de Indicadores da Avaliação de Qualidade na Enfermagem é uma iniciativa internacional de melhoria na qualidade para promover e manter um sistema de dados de indicadores de qualidade na enfermagem decorrentes das recomendações de diretrizes de melhores práticas baseadas em evidências da Associação das Enfermeiras Profissionais de Ontario, no Canadá*. Objetivo: O objetivo deste artigo é fornecer uma visão geral do banco de dados de indicadores no contexto do Programa das Guias* de Boas Práticas na Enfermagem da Associação de Enfermeiras Profissionais de Ontario e o Programa dos Centros Comprometidos com a Excelência nos Cuidados. Orientações futuras para o aprimoramento técnico, pesquisa e desenvolvimento de indicadores de qualidade no banco de dados, também serão discutidos. Temas: O sistema de indicadores de Qualidade na Enfermagem para o Relatório e Avaliação conta com um banco de dados, um dicionário de dados que inclui um conjunto de indicadores estruturais próprio da organização, juntamente com um conjunto de indicadores de processos e resultados para cada guia de melhores práticas, e processos recopilados e dados relatados. Conclusões: O sistema de dados recolhe, analisa e informa os indicadores de qualidade apresentados pelas organizações acadêmicas e os serviços médicos escolhidos como Centros Comprometidos com a Excelência nos Cuidados da Organização de Enfermeiras Profissionais de Ontario. [Grinspun D, Lloyd M, Xiao S, Bajnok I. Avaliando a qualidade dos cuidados de enfermagem baseada em evidências: NQuIRE – Sistema de Indicadores de Qualidade na Enfermagem para Referenciar e Avaliar. MedUNAB 2015; 17(3): xx-xx].

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.176
metaresearch head score (Gemma)0.089
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity
Consensus categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.087
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1760.089
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0050.002
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0060.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.700
GPT teacher head0.640
Teacher spread0.060 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes2
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