Narrowing the gap between eye care needs and service provision: a model to dynamically regulate the flow of personnel through a multiple entry and exit training programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this paper is to present a complex yet transparent, computable model to simulate the regulation of the flow of personnel through a previously described multiple-entry, multiple-exit eye care training scheme linked to the health workforce. This methodology should be a useful tool for the planner; it can address changes and feedbacks over time and be sensitive to any unexpected consequences of the interactions. The same model template can be applied to calculate the finances associated with the personnel flow. PRESENTATION OF THE HYPOTHESIS: The worth of any model or set of concepts of human resources for health is considerably enhanced by actual field application. However, implementation involves the selection of one set of parameters and a large, long-term commitment of resources. A far less expensive and time-consuming, yet still effective, method of testing assumptions and ideas would be to simulate their application using a variety of possible inputs, structural configurations and/or desired outcomes. To that end, this paper presents a computable, dynamic model of personnel flows within a health system. TESTING THE HYPOTHESIS: Some testing of the model has been demonstrated in a previous paper. However, the value of the model is that all stakeholders can enter their own data and parameter assumptions and readily review the outcomes. IMPLICATIONS OF THE HYPOTHESIS: The complex yet easy-to-use model presented in this paper opens the debate on current and future policy to any stakeholder. A very wide range of scenarios can be considered and a selected option can be monitored and changed dynamically over time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».