Stakeholder Surveys of Canadian Healthcare Performance: What Are They Telling Us? Who Should Be Listening? Who Should Be Acting, and How?
Notice bibliographique
Résumé
Eleven Health Care in Canada (HCIC) surveys, spanning 1998-2014, offer a comprehensive overview of the changing perceptions of physician, nurse, pharmacist, administrator and public stakeholders of the nation's health status, its burden of illness and its quality and cost of care. Overall, there persists a universal sense of quality in our health system--despite evidence that national health status is declining, chronic illnesses are increasing, patients' timely access to care and ability to afford care are diminishing and all these indicators are predicted to worsen over time. Among the public and health professionals, key priorities for improving future patient care are increasing professional schools' output and team-based care, along with enhanced use of national supply systems to reduce costs of care. Among HCIC survey partners, the overarching goal has been, and remains, the utilization of knowledge gained from the surveys to facilitate evidence-driven health policy and improved patient care and outcomes. Practical foci are the development of knowledge translation (KT) activities and assessment of their impact. This paper outlines current initiatives to track reach of member and non-member audiences for HCIC information; to ascertain how they perceive and value the various KT messages, vehicles and metrics; and to potentially identify a hierarchy of efficacy for impact factors. The primary objective is to inform future HCIC survey design and reporting, especially identification of KT vehicles and venues that are most effective in terms of reach and impact in facilitating understanding of, and subsequent action around, the knowledge generated.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».