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Enregistrement W2010693354 · doi:10.12927/hcpol.2009.21185

Measuring the Performance of Primary Healthcare: Existing Capacity and Potential Information to Support Population-Based Analyses

2009· article· en· W2010693354 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne‐Marie Broemeling, Diane Watson, Charlyn Black, Sabrina T. Wong

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensInterior Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careKnowledge translationSociologyPeer reviewPrimary carePopulation healthLibrary scienceEngineering ethicsPolitical sciencePublic relationsMedical educationKnowledge managementMedicineEngineeringComputer scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT DID WE DO?: We reviewed the degree to which existing population-based data in Canada can be used to describe and report on primary healthcare (PHC) performance. We identified gaps in current data sources and made recommendations on how these gaps might be addressed to support quality improvement and public reporting for PHC. WHAT DID WE LEARN?: Population-based survey and administrative data are available to describe population characteristics and other contextual factors for PHC, as well as some aspects of the material, financial and human resources inputs, and selected activities and decisions at the policy, management and clinical levels. Existing data can also be used to describe some volumes and types of PHC outputs. However, we currently have limited population-based data to assess selected qualities of PHC services (e.g., coordination and interpersonal effectiveness) and most immediate outcomes of PHC. The ability to link data to assess outcomes and attribute changes in outcomes to PHC is limited. A full report describing more than 130 indicators from existing data sources and gaps in current data is available at www.chspr.ubc.ca. WHAT ARE THE IMPLICATIONS?: As we look to the future, there is a clear need to build on existing data sources to expand PHC data capacity in Canada. Data are needed to inform an understanding of PHC outputs, outcomes and the linkages among PHC dimensions. Commitment to a comprehensive PHC data collection strategy and information system is needed across Canadian provinces and territories to inform policy development and planning, to evaluate PHC redesign initiatives and to meet the accountability expectations of Canadians.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,348
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,541
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3480,541
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0230,041
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0170,020
Science ouverte0,0130,014
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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