MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092318410 · doi:10.12927/hcpap..18059

Quality Councils as Health System Performance and Accountability Mechanisms: The Cancer Quality Council of Ontario Experience

2006· article· en· W2092318410 sur OpenAlexaffvenueabout
Mark Dobrow, Bernard Langer, Helen Angus, Terrence Sullivan

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityQuality (philosophy)Public administrationPolitical scienceBusinessPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent national and provincial reviews on the status of healthcare in Canada have recommended the establishment of quality councils to guide quality improvement efforts. The emergence of quality councils, such as the Health Quality Council of Alberta, the Saskatchewan Health Quality Council, the Cancer Quality Council of Ontario and the Health Council of Canada, reflect new but largely unscrutinized models for improving quality of care. We discuss the varying mandates of these new quality councils, their fit with evolving governance and accountability structures and the credibility and legitimacy of their role as perceived by other health system organizations. To further illustrate these issues, we present insiders' perspectives on the Cancer Quality Council of Ontario's activities over its first three years, including the initial agenda, critical success factors and the nature of evolving relationships with other organizations in Ontario's healthcare system. While current Canadian quality councils represent an eclectic mix of methods for achieving improvements in quality of care, it is not entirely clear how quality councils will stimulate sustained and significant improvements in quality of care where other models have failed. However, these new Canadian quality councils represent natural experiments in motion from which much needs to be learned.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be HealthyMême sujetHealthcare Quality and ManagementTravaux en français237 207