A Web-based graphical user interface for evidence-based decision making for health care allocations in rural areas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The creation of successful health policy and location of resources increasingly relies on evidence-based decision-making. The development of intuitive, accessible tools to analyse, display and disseminate spatial data potentially provides the basis for sound policy and resource allocation decisions. As health services are rationalized, the development of tools such graphical user interfaces (GUIs) is especially valuable at they assist decision makers in allocating resources such that the maximum number of people are served. GIS can used to develop GUIs that enable spatial decision making. RESULTS: We have created a Web-based GUI (wGUI) to assist health policy makers and administrators in the Canadian province of British Columbia make well-informed decisions about the location and allocation of time-sensitive service capacities in rural regions of the province. This tool integrates datasets for existing hospitals and services, regional populations and road networks to allow users to ascertain the percentage of population in any given service catchment who are served by a specific health service, or baskets of linked services. The wGUI allows policy makers to map trauma and obstetric services against rural populations within pre-specified travel distances, illustrating service capacity by region. CONCLUSION: The wGUI can be used by health policy makers and administrators with little or no formal GIS training to visualize multiple health resource allocation scenarios. The GUI is poised to become a critical decision-making tool especially as evidence is increasingly required for distribution of health services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».