Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the meta-analysis of Brown, Bhimani and MacLeod and finds it an important contribution to the literature on performance reporting (PR) in healthcare. Of 1,053 papers identified in their search, only 62 met their criteria for inclusion in the review. The authors used a Knowledge, Attitudes and Behaviour (KAB) model for their analysis. Of the 63 papers reviewed, most related to individual consumers and groups of providers, fewer related to groups of consumers and individual providers. The principal findings were that there is a shortfall in the literature on PR to 2004 and limited evidence that PR is having any impact on KAB of consumers or providers. They appropriately conclude that there is a need for the development of a conceptual model and thereby the requirement that the goal of placing PR "within a context that focuses attention and that supports action" may be achieved. In general, the conclusions are defensible and, given the lack of impact of PR they have demonstrated, their work should stimulate response and action within healthcare systems. Finally, this paper concludes by proposing six characteristics of successful PR--clear definition of context and goals, objective and verifiable indicators, transparent and useable information, equitability in scope, engaging the continuum of care, and integrating measures of cost-utility.
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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 | 0,322 | 0,590 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».