Decision maker perceptions of resource allocation processes in Canadian health care organizations: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resource allocation is a key challenge for healthcare decision makers. While several case studies of organizational practice exist, there have been few large-scale cross-organization comparisons. METHODS: Between January and April 2011, we conducted an on-line survey of senior decision makers within regional health authorities (and closely equivalent organizations) across all Canadian provinces and territories. We received returns from 92 individual managers, from 60 out of 89 organizations in total. The survey inquired about structures, process features, and behaviours related to organization-wide resource allocation decisions. We focus here on three main aspects: type of process, perceived fairness, and overall rating. RESULTS: About one-half of respondents indicated that their organization used a formal process for resource allocation, while the others reported that political or historical factors were predominant. Seventy percent (70%) of respondents self-reported that their resource allocation process was fair and just over one-half assessed their process as 'good' or 'very good'. This paper explores these findings in greater detail and assesses them in context of the larger literature. CONCLUSION: Data from this large-scale cross-jurisdictional survey helps to illustrate common challenges and areas of positive performance among Canada's health system leadership teams.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».