Background : This study presented an analysis of healthcare quality indicators using data mining and a development of decision support system for quality improvement. Method : Specifically, important factors influencing the key quality indicators were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who discharged from a medical center during the period between December 1, 2000 and January 31, 2001. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of these quality indicators using a Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. Result : Among 12 selected quality indicators, decision tree analysis was performed for 3 indicators ; unscheduled readmission due to the same or related condition, unscheduled return to intensive care unit, and inpatient mortality which have a volume bigger than 100 cases during the period. The optimum range of target group in healthcare quality indicators were identified from the gain chart. Important influencing factors for these 3 indicators were: diagnosis, attribute of the disease, and age of the patient in unscheduled returns to ICU group ; and length of stay, diagnosis, and belonging department in inpatient mortality group. Conclusion : We developed a decision support system through analysis of healthcare quality indicators and data mining technique which can be effectively implemented for utilization review and quality management in a healthcare organization. In the future, further number of quality indicators should be developed to effectively support a hospital-wide Continuous Quality Improvement activity. Through these endevours, a decision support system can be developed and the newly developed decision support system should be well integrated with the hospital Order Communication System to support concurrent review, utilization review, quality and risk management.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.352-357
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2001
This study presents an analysis of healthcare quality indicators using data mining for developing quality improvement strategies. Specifically, important factors influencing the inpatient mortality were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who were discharged from the study hospital during the period of December 1, 2000 and January 31, 2001. Important factors for the inpatient mortality were length of stay, disease classes, discharge departments, and age groups. The optimum range of target group in inpatient healthcare quality indicators were identified from the gains chart. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of quality indicators using Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. In the future, other quality indicators should be analyze to effectively support a hospital-wide continuous quality improvement (CQI) activity and the decision support system should be well integrated with the hospital OCS (Order Communication System) to support concurrent review.
Purpose: The aim of this study was to develop service quality indicators to evaluate structure and process of the nursing home service. Method: On the basis of literature review and analysis of existing quality indicators, the researcher made a preliminary service quality indicators and verified content validity twice. The final service quality indicators were applied in 30 nursing homes. Results: Preliminarily, 3 domains, 24 sub-domains, and 156 indicators were generated. Through two content validity testings, the indicators scoring over .80 CVI for each testing were adopted and modified by discussion with a panel of experts. The final indicators consisted of 3 domains, 15 sub-domains, and 128 indicators. These indicators were applied in 30 nursing homes. The result showed that they were easily applicable and suitable for a evaluation of service quality in nursing home. Conclusion: This 'service quality indicators in nursing home' was verified by the content validity. This tool will be able to be used for evaluation and improvement of nursing home service quality. However, repeated researches are needed for further validity and reliability.
The purpose of this study was to develop indicators for quality management of educational institutions, and to achieve this, literature analysis and expert interviews were conducted. Through literature analysis, the components of TQM were derived focusing on factors to improve the quality of education, engineering education accreditation standards, and a representative education accreditation system, were considered. Additionally, seven areas as well as 32 indicators required for education quality management, were derived by comparing the EFQM excellence model and the MBNQA education model, applied for quality management of companies and institutions. By comparing and synthesizing these results, a draft was developed for the quality management index of educational institution. Next, opinions on correction and supplementation of quality management indicators derived from literature analysis, were collected from five education experts. From the comparisons and integration of these results, eight criteria (leadership, strategy, customers, people, facilities and environment, curriculum management, curriculum improvement, and performance management) and 34 indicators, were proposed for quality management indicators for educational institutions. Curriculum management, people, and performance management criteria were considered more significantly in quality management of educational institutions, and several implications are suggested based on the study results.
Purpose: This study was designed to develop Nursing Service Quality Indicators(NSQIs) in nursing homes that would lead to an appropriate evaluation and improvement of nursing service quality. Methods: The preliminary NSQIs were developed through literature reviews and analysis of existing quality indicators. A content validity testing was done twice by using a panel of experts who were from academia and the clinical areas. The final NSQIs were confirmed and applied in three nursing homes to test feasibility. Results: The preliminary NSQIs had 4 domains and 31 indicators. Two content validity testings were performed. The indicators scoring over.80 CVI for each testing were selected and modified by experts' opinions. The final NSQIs consisted of 7 domains and 33 indicators. They were applied in three nursing homes and it was revealed that all the indicators were applicable. Conclusion: In this study, it is shown that this new 'Nursing Service Quality Indicators in Nursing Homes' is suitable for a holistic evaluation of nursing service quality of elderly patients in nursing homes. This NSQIs will be able to provide a basis for establishing nursing care standards and improving the nursing care quality in nursing homes.
Objectives : The aim of this research was to develop evaluation indicators that ensure safe services and enhance the quality of small-sized dental hospitals within local communities to prepare for the dental hospital accreditation system. Methods : Materials and data from a total of 460 respondents were analyzed after quality improvement indicators were formed by surveying experts and studying documents in Korea and abroad, and by conducting a survey from August 21, 2013 to September 30, 2013 for validation purposes. Results : Based on the results of factor analysis. all measured items appeared to be statistically significant with a factor loading score of at least 0.5, and the correlation between the factors all appeared to be high as well. The goodness-of-fit for the model also appeared to be within the recommended acceptance level. Thus, the proposed evaluation indicators for dental hospital accreditation developed in this study consisted of a total of seven major category factors and a total of 91 detailed items. Conclusions : Furthermore, the results suggest that the evaluation indicators can be used to improve the quality and to ensure the safe services of dental hospitals in local communities.
Purpose: This study was designed to develop quality outcome indicators for nursing homes and community-based home care that would contribute to an appropriate evaluation and improvement of quality of long term care in Korea. Methods: The preliminary quality indicators of long term care were developed from a literature review and clinical expert panel. A content validity testing was done using a panel of experts who were selected from academic and clinical field of long-term care. The final quality indicators were confirmed after application in four nursing homes and four home care agencies to test clinical validity. Results: The preliminary quality indicators consisted of 3 domains and 19 indicators. The final quality indicators were composed of 4 domains and 17 indicators. Conclusion: This study demonstrated the feasibility of outcome quality indicators in long term care. These quality indicators can be effectively used to evaluate the quality of nursing home and home care and to improve the quality of care in the Korean long-term care system.
Purpose: The purpose of this study is to develop a quantitative evaluation model for the defense quality management system and suggest institutionalization plans. To this end, another existing evaluation model was reviewed and analyzed to develop a quantitative evaluation model applicable to military institutions. Methods: In this study, in order to establish a DQMS quantitative evaluation model, a military product quality level survey model and a defense quality model operated in the defense field were analyzed. In addition, evaluation models and indicators were analyzed by investigating evaluation models operated by other institutions and private sectors. Results: As a result of the study, the total score of the DQMS model was 1,000 points, 600 points for maturity level indicators and 400 points for operation performance indicators, and the evaluation items consisted of 7 major categories and 25 middle categories. The maturity level index 600 points are 70 points for organizational situation, 60 points for leadership, 40 points for planning, 100 points for support, 180 points for operation, 90 points for performance evaluation, and 60 points for improvement. Conclusion: It will be easy to quantify and evaluate the operating level of DQMS certified companies through the application of the DQMS quantitative evaluation model and evaluation criteria presented in this study. As a result, it will be possible to grasp the level of quality management system and the areas of improvement, and the overall level of improvement can be expected by inducing voluntary improvement activities through sharing of best practices and identifying improvement cases.
The effort to measure and improve the quality of healthcare is a common health policy issue worldwide. Korean Value Incentive Programme is one of that effort, but some concerns exist. Compared to pay for performance program in other countries, it measures healthcare quality with relatively narrow performance domain using a small number of clinical indicators. It was designed without involving hospitals and other key stakeholder, and program participation was mandated. Highest and lowest performers get bonus and penalty using relative ranking. As a suggestion for development, the direction for quality management at the national level should be given first. Therefore the philosophy or strategy for quality improvement should be reflected to the program. And various domains and indicators of healthcare quality should be developed with active communication with healthcare providers. The evaluation method is necessary to be changed to provide achievable goal to the healthcare providers and attract quality improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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