System tools for system change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health system transformations are influenced by dynamic relationships within and between individuals and institutions, as well as political, educational and legislative factors. This article aims to promote awareness of five tools that recognise this complexity and that are proposed to have value for decision makers: concept mapping, social network analysis, system dynamics modelling, programme budgeting and marginal analysis, and the tools for knowledge management and translation. METHODS: The authors briefly describe the methodological approach of each tool, provide a commentary on the conditions in which these tools have been employed, and discuss their impact on the processes and outcomes of system transformation. An international advisory panel was convened based on a combination of experience, expertise and perspective. The panel assisted in synthesising the evidence relating to each tool and, in partnership with the authors, refined the interpretation of the role and value of each tool for system transformation. FINDINGS: The tools discussed may impact the structural and procedural outcomes of transformation as well as the values, behaviours and attitudes of people undergoing change. The techniques described provide those undertaking transformation with methods to negotiate clinical, academic, political, organisational and cultural perspectives, and recognise the pivotal role of context in transformation. CONCLUSIONS: This review offers a novel synthesis of how these tools may add value to decision making for health policy. The tools discussed, while not a panacea to the challenges of large system change, provide methods that acknowledge the complexity of the transformative challenge and present innovative paths to co-produced solutions.
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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 | 0,048 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,012 |
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 ».