Introducing Priority Setting and Resource Allocation in Home and Community Care Programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use evidence from research to identify and implement priority setting and resource allocation that incorporates both ethical practices and economic principles. METHOD: Program budgeting and marginal analysis (PBMA) is based on two key economic principles: opportunity cost (i.e. doing one thing instead of another) and the margin (i.e. resource allocation should result in maximum benefit for available resources). An ethical framework for priority setting and resource allocation known as Accountability for Reasonableness (A4R) focuses on making sure that resource allocations are based on a fair decision-making process. It includes the following four conditions: publicity; relevance; appeals; and enforcement. More recent literature on the topic suggests that a fifth condition, that of empowerment, should be added to the Framework. The 2007-08 operating budget for Home and Community Care, excluding the residential sector, was developed using PBMA and incorporating the A4R conditions. RESULTS: Recommendations developed using PBMA were forwarded to the Executive Committee, approved and implemented for the 2007-08 fiscal year operating budget. In addition there were two projects approved for approximately $200,000. CONCLUSION: PBMA is an improvement over previous practice. Managers of Home and Community Care are committed to using the process for the 2008-09 fiscal year operating budget and expanding its use to include mental health and addictions services. In addition, managers of public health prevention and promotion services are considering using the process.
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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 | 0,277 | 0,327 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».