Decision maker views on priority setting in the Vancouver Island Health Authority
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decisions regarding the allocation of available resources are a source of growing dissatisfaction for healthcare decision-makers. This dissatisfaction has led to increased interest in research on evidence-based resource allocation processes. An emerging area of interest has been the empirical analysis of the characteristics of existing and desired priority setting processes from the perspective of decision-makers. METHODS: We conducted in-depth, face-to-face interviews with 18 senior managers and medical directors with the Vancouver Island Health Authority, an integrated health care provider in British Columbia responsible for a population of approximately 730,000. Interviews were transcribed and content-analyzed, and major themes and sub-themes were identified and reported. RESULTS: Respondents identified nine key features of a desirable priority setting process: inclusion of baseline assessment, use of best evidence, clarity, consistency, clear and measurable criteria, dissemination of information, fair representation, alignment with the strategic direction and evaluation of results. Existing priority setting processes were found to be lacking on most of these desired features. In addition, respondents identified and explicated several factors that influence resource allocation, including political considerations and organizational culture and capacity. CONCLUSION: This study makes a contribution to a growing body of knowledge which provides the type of contextual evidence that is required if priority setting processes are to be used successfully by health care decision-makers.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».