Notice bibliographique
Résumé
Most people benefit from healthcare. However, Canadians remain dissatisfied because too often we receive faulty care and delayed care, not supported by evidence. Browman and colleagues relate successful efforts to introduce evidence-based care. They show that strong champions can be effective even in insane environments. The collaborative approach suggested is moving and thoughtful. Sharing between knowledge and financial stewards, including the use of stories, is especially valuable when financial stewardshipis not possible because we lack information about the local outcomes of care. Goodwill between stewards is especially necessary when there are few external incentives to provide excellent care. In healthcare good deeds are punished, not rewarded. Canadian governments fail to regulate healthcare because of the conflict of interest arising when the same group not only regulates care but also functions as insurer, governor, administrator and evaluator. We need radical change to eliminate the perverse incentives and bizarre management practices that bedevil our healthcare system and impede the use of evidence. Fundamental changes in organization and evaluation proposed by the Halifax Chamber of Commerce and the Kirby and Mazankowski committees will help. Separating the functions of insurer, administrator, evaluator and regulator is ethical and necessary.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,060 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».