Canadian Chief Executive Officers' Prescription for Higher Quality: More Clinical Engagement, Shared Accountability and Capacity Development
Notice bibliographique
Résumé
uality of Healthcare in Canada: A Chartbook, published by the Canadian Health Services Research Foundation (CHSRF) in 2010, showed that when compared with other developed countries, Canada ranks in the middle of the pack with respect to healthcare quality. How we can best achieve higher-quality care is a much-debated issue in Canada and in most modern healthcare systems – and there are many conflicting views. The historical guild of professionalism through selfregulating professional colleges remains intact, especially for issues of poor conduct or criminal behaviour. However, there is widespread evidence of errors of commission (e.g., wrong-sided surgery or medication error) and omission (e.g., under-managed care or infection caused by an absence of hand hygiene) and unacceptable variation in quality of care (CHSRF 2011). So beyond the regulatory bodies, important new organizational, managerial and legislative imperatives are emerging to improve quality. With the emergence of “accountable care organizations” in the United States and new legislation in several Canadian provinces promising greater attention to performance measurement and reporting, there is increasing movement toward enhancing accountability structures and mechanisms as a means of achieving higher-quality care. To promote further examination of accountability for quality, CHSRF, in partnership with the Association of Canadian Academic Healthcare Organizations, the Canadian Institute for Health Information and the Canadian Medical Association, chose Leadership Accountability in Canadian Healthcare: Creating the Momentum to Improve Quality as the theme of the fifth annual CEO Forum in Montreal on February 16, 2011. Over 150 leaders from various sectors of Canada’s healthcare system were in attendance at the forum. As part of the program, a polling exercise was conducted to gain participants’ perspectives on quality and to promote discussion.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».