A Results-Based Logic Model for Primary Healthcare: A Conceptual Foundation for Population-Based Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
A conceptual framework for population-based information systems is needed if these data are to be created and used to generate information to support healthcare policy, management and practice communities that seek to improve quality and account for progress in primary healthcare (PHC) renewal. This paper describes work conducted in British Columbia since 2003 to (1) create a Results-Based Logic Model for PHC using the approach of the Treasury Board of Canada in designing management and accountability frameworks, together with a literature review, policy analysis and broad consultation with approximately 650 people, (2) identify priorities for information within that logic model, (3) use the logic model and priorities within it to implement performance measurement and research and (4) identify how information systems need to be structured to assess the impact of variation or change in PHC inputs, activities and outputs on patient, population and healthcare system outcomes. The resulting logic model distinguishes among outcomes for which the PHC sector should be held more or less accountable.
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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 | 0,039 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».