Methods to stimulate national and sub-national benchmarking through international health system performance comparisons: A Canadian approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper presents, discusses and evaluates methods used by the Canadian Institute for Health Information to present health system performance international comparisons in ways that facilitate their understanding by the public and health system policy-makers and can stimulate performance benchmarking. METHODS: We used statistical techniques to normalize the results and present them on a standardized scale facilitating understanding of results. We compared results to the OECD average, and to benchmarks. We also applied various data quality rules to ensure the validity of results. In order to evaluate the impact of the public release of these results, we used quantitative and qualitative methods and documented other types of impact. RESULTS: We were able to present results for performance indicators and dimensions at national and sub-national levels; develop performance profiles for each Canadian province; and show pan-Canadian performance patterns for specific performance indicators. The results attracted significant media attention at national level and reactions from various stakeholders. Other impacts such as requests for additional analysis and improvement in data timeliness were observed. CONCLUSIONS: The methods used seemed attractive to various audiences in the Canadian context and achieved the objectives originally defined. These methods could be refined and applied in different contexts.
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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 | 0,139 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».