Measuring the Performance of Primary Healthcare: Existing Capacity and Potential Information to Support Population-Based Analyses
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».