Public views on a wait time management initiative: a matter of communication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries have tried to reduce waiting times for health care through formal wait time reduction strategies. Our paper describes views of members of the public about a wait time management initiative--the Ontario Wait Time Strategy (OWTS) (Canada). Scholars and governmental reports have advocated for increased public involvement in wait time management. We provide empirically derived recommendations for public engagement in a wait time management initiative. METHODS: Two qualitative studies: 1) an analysis of all emails sent by the public to the (OWTS) email address; and 2) in-depth interviews with members of the Ontario public. RESULTS: Email correspondents and interview participants supported the intent of the OWTS. However they wanted more information about the Strategy and its actions. Interview participants did not feel they were sufficiently made aware of the Strategy and email correspondents requested additional information beyond what was offered on the Strategy's website. Moreover, the email correspondents believed that some of the information that was provided on the Strategy's website and through the media was inaccurate, misleading, and even dishonest. Interview participants strongly supported public involvement in the OWTS priority setting. CONCLUSIONS: Findings suggest the public wanted increased communication from and with the OWTS. Effective communication can facilitate successful public engagement, and in turn fair and legitimate priority setting. Based on the study's findings we developed concrete recommendations for improving public involvement in wait time management.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».