SCANNING THE HORIZON IN A DECENTRALIZED HEALTHCARE SYSTEM: THE CANADIAN EXPERIENCE
Notice bibliographique
Résumé
Canada has a highly decentralized health care system with 13 provinces and territories delivering health care within their own respective jurisdictions. Decisions regarding which innovative health technologies to adopt are often driven by the unique health care priorities of each jurisdiction's population. To understand these needs, the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health's (CADTH's) Early Awareness Service has expanded its activities. In addition to proactively scanning the horizon for new and emerging health technologies, the Early Awareness Service also scans the horizon for national and jurisdictional health policy issues. This paper looks at CADTH's process for identifying and monitoring policy issues at a national and jurisdictional level. CADTH's Early Awareness Service delivers timely information on emerging health care concerns and technologies that may affect health care finances, facilities, operations, and patient care. The identification of important policy issues can help determine which new and emerging technologies will have the most significant impact on the health care system. The information that CADTH scans can also be used to help decision-makers prepare for potential developments and events that may have an impact on health care systems. By improving its capability to identify and share policy issues across and within jurisdictions, CADTH is better situated to provide information that can be used by policy-makers to help them plan and anticipate for the introduction of new technologies and future developments affecting the unique health care needs of their jurisdictions.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».