A Conceptual Framework for Evaluation of Public Health and Primary Care System Performance in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The main objective of this study was to design a conceptual framework, according to the policies and priorities of the ministry of health to evaluate provincial public health and primary care performance and to assess their share in the overall health impacts of the community. METHODS: We used several tools and techniques, including system thinking, literature review to identify relevant attributes of health system performance framework and interview with the key stakeholders. The PubMed, Scopus, web of science, Google Scholar and two specialized databases of Persian language literature (IranMedex and SID) were searched using main terms and keywords. Following decision-making and collective agreement among the different stakeholders, 51 core indicators were chosen from among 602 obtained indicators in a four stage process, for monitoring and evaluation of Health Deputies. RESULTS: We proposed a conceptual framework by identifying the performance area for Health Deputies between other determinants of health, as well as introducing a chain of results, for performance, consisting of Input, Process, Output and Outcome indicators. We also proposed 5 dimensions for measuring the performance of Health Deputies, consisting of efficiency, effectiveness, equity, access and improvement of health status. CONCLUSION: The proposed Conceptual Framework illustrates clearly the Health Deputies success in achieving best results and consequences of health in the country. Having the relative commitment of the ministry of health and Health Deputies at the University of Medical Sciences is essential for full implementation of this framework and providing the annual performance report.
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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 | 0,038 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».