Outcome mapping for health system integration
Notice bibliographique
Résumé
Health systems around the world are implementing integrated care strategies to improve quality, reduce or maintain costs, and improve the patient experience. Yet few practical tools exist to aid leaders and managers in building the prerequisites to integrated care, namely a shared vision, clear roles and responsibilities, and a common understanding of how the vision will be realized. Outcome mapping may facilitate stakeholder alignment on the vision, roles, and processes of integrated care delivery via participative and focused dialogue among diverse stakeholders on desired outcomes and enabling actions. In this paper, we describe an outcome-mapping exercise we conducted at a Local Health Integration Network in Ontario, Canada, using consensus development conferences. Our preliminary findings suggest that outcome mapping may help stakeholders make sense of a complex system and foster collaborative capital, a resource that can support information sharing, trust, and coordinated change toward integration across organizational and professional boundaries. Drawing from the theoretical perspectives of complex adaptive systems and collaborative capital, we also outline recommendations for future outcome-mapping exercises. In particular, we emphasize the potential for outcome mapping to be used as a tool not only for identifying and linking strategic outcomes and actions, but also for studying the boundaries, gaps, and ties that characterize social networks across the continuum of care.
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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 | 0,048 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».