Transforming Healthcare through Better Use of Data: A Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
hoads and Ferrara are to be commended for their understanding of the increasing need for healthcare organizations operating in a competitive environment in the United States (US) to seize the opportunities offered by technological advances in access to data and advanced analytics. Their White Paper, “Transforming Health Care through Better Use of Data,” postulates that in an increasingly competitive environment, hospitals and health systems in the US that will be able to leverage their data to improve patient care, drive innovation and improve organizational performance will generate an ongoing competitive advantage. This argument is not new and had already been put forward by Davenport for the private industry in 2006 (Davenport 2006). In addition, the authors propose that most organizations have the data they need but lack the foundational practices and capabilities to get the most out of these data assets. They propose that in order to leverage their data, organizations should assess their capacity to assess their organizational capacity in six areas: data governance; data acquisition; data sharing; data standardization; data integration; and analytics. Finally, they make the point that the next generation of data will be bigger, less structured and less easily integrated. The first question arising from this analysis relates to its relevance to Canada. Many would argue that the Canadian context is vastly different from that of the US and that competition does not play the same role in Canada as in the US. In reality, Canada offers a contrasted picture with intense competition in a few large urban areas for fundraising and government attention, and little or no competition in rural and remote parts of the country. Today, 60% of the 600 Canadian hospitals are small community hospitals with little to do with the situation described by Rhoads and Ferrara. However, the introduction of Activity-Based Funding mechanisms in Alberta, British Columbia, Ontario and other provinces will create a more competitive environment for healthcare providers. The level of
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».