Determining the Utility of Public Reporting - Too Early to Judge
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents several hypotheses about why public reporting of performance information in healthcare has not had more impact. Abstracting information from paper-based systems is slow and expensive, impairing the ability to provide timely, accurate information about system performance. Alternatively, the incentives that drive the behaviour of participants in the system may obstruct meaningful change in response to performance information. The delivery of healthcare is a very complex enterprise. This makes creating a set of indicators that is both useful and readily understandable by the general public very difficult. Perhaps the industry should consider the development of composite indicators not unlike those used to report on the macroeconomic performance of regional economies. In this regard, the development of composite indicators for quality of care (using measures of evidence-based protocol adherence) and access (through wait-times measures) is suggested. In conclusion, the paper states that it is too early to judge the efficacy of public reporting of performance information in healthcare; much more development of performance reporting is required.
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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 | 0,426 | 0,769 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».