Extreme Makeover: Can We Achieve Rapid Improvement in Canada's Healthcare System?
Notice bibliographique
Résumé
Building upon some key discussion points in the Brown et al. paper, we explore the key elements driving performance measurement and quality improvement strategies in the Veterans Affairs healthcare system in the United States and the national primary-care trusts in England, both of which offer important insights into understanding the factors that affect rapid, large-scale change. In the context of these "extreme makeover" examples, our commentary discusses the currently evolving performance measurement culture in the Canadian primary healthcare reform setting. We specifically highlight the experiences in Saskatchewan, a province that has been acknowledged recently by CIHI as a leader in primary healthcare evaluation. Although Saskatchewan has attempted to overcome the methodological and conceptual challenges in evaluation that Brown et al. outline in their paper, a stable performance measurement culture has yet to emerge and systematically utilize performance measurement reports for purposes of facilitating change. Although there is a growing recognition that measures by themselves will not be able to spur improvement, it is yet to be seen to what extent these performance reports can speak compellingly to policymakers, primary healthcare providers and managers to serve as catalysts to a major leap forward in overall quality improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».