Evaluation as evolution: a Darwinian proposal for health policy and systems research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,194 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,105 |
| Communication savante | 0,014 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».