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Enregistrement W2130392164

Patient-Centred Measurement in British Columbia: Statistics without the Tears Wiped Off.

2015· article· en· W2130392164 sur OpenAlexaffabout
Lena Cuthbertson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careData collectionQuality (philosophy)Quality managementPatient experienceMedicinePsychologyNursingBusinessPolitical scienceStatisticsMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the heart of every data point in healthcare is a person. British Columbia's (BC) province-wide, coordinated survey program, established in 2002, gives people who use BC's healthcare services a voice in improving the quality of the care and services they receive. Survey data or statistics are presented without the tears wiped off by integrating quantitative results along with a "human" voice or story annotated directly into reports to illustrate the numerical feedback. In this way the data represent the true lived experiences of people who use our healthcare services and allow us to evaluate our progress towards providing truly patient-centred care. After over a decade of measurement and reporting of patient experiences, BC will pioneer a new approach. People who receive healthcare services in BC will be asked to provide feedback across their entire episode of care. And, because routine measurement of patient experiences and patient outcomes in healthcare is a provincial strategic objective, patients will be asked to assess both their experiences of care (patient self-reported experiences) and their outcomes of care (patient self-reported outcomes). This change in measurement strategy builds on 13 years of continuous improvement in patient-centred data collection, reporting and action based on feedback from BC's patients and families.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,039
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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