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Enregistrement W2146903852 · doi:10.1186/s12961-015-0007-x

Evaluation as evolution: a Darwinian proposal for health policy and systems research

2015· article· en· W2146903852 sur OpenAlexaff
Alexandra Martiniuk, Ṣẹ̀yẹ Abímbọ́lá, Merrick Zwarenstein

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth policyHealth services researchHealth administrationCompetition (biology)Health careSet (abstract data type)Social policyDarwinismMetaphorPoliticsComputer scienceRisk analysis (engineering)Operations researchBusinessManagement scienceEconomicsPolitical scienceLawEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health systems are complex and health policies are political. While grand policies are set by politicians, the detailed implementation strategies which influence the shape and impact of these policies are delegated to technical personnel. This is an underappreciated opportunity for optimising health systems. We propose that selective 'breeding' through successive evaluations of and selection among implementation strategies is a metaphor that health system thinkers can use to improve health care. DISCUSSION: Similar to Darwinian evolution, the acceptance and accumulation of successful choices and the detection and discarding of unsuccessful ones would improve health systems in small and uncontroversial ways, over time. The effects of better implementation choices would be synergistic and cumulative, accumulating large impact (and lessons) from small changes. Just as with evolution of species, this means that even slight improvements over usual outcomes makes these numerous small choices as important a focus for system improvement as the overarching policy itself. Several alternative implementation approaches can be compared under real-world conditions in prospective head-to-head experimental and non-experimental explorations to understand whether and to what extent a strategy works and what works for whom, how, and under what circumstances in different locations. As in breeding or evolution, the best variants would spread to become the new, proven superior, implementation strategies for that policy in those settings. CONCLUSIONS: Evolution does not produce a new species whole, in a single transaction. Instead it gathers new parts and powers over time as different combinations are tested through competition with one another, to survive and spread or become extinct. Without necessarily changing or challenging grand policies, extending this idea to health systems innovation can facilitate thinking around how local, small - but cumulative - improvements in implementation potentially contribute to a pattern of successive adaptation spreading within its viable niche and ultimately providing locally-derived, long-term improvements in health systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,272
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2720,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,949
Tête enseignante GPT0,813
Écart entre enseignants0,136 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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