Overview of the National Mental Health Benchmarking Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper provides an overview of the National Mental Health Benchmarking Project (NMHBP) which explored the value of benchmarking within the four main program areas of public sector mental health (general adult, child and adolescent, older persons and forensic). The NMHBP involved a series of forums which enabled participating organizations to benchmark themselves against each other, with a view to understanding variability in performance against a range of key performance indicators (KPIs). METHOD: Twenty-three mental health organizations took part in the NMHBP. The forums culminated in each mental health organization documenting its performance against relevant KPIs. The processes, impacts and outcomes of the NMHBP were evaluated via a multi-methods evaluation. RESULTS: There was considerable variability across program streams for many of the KPIs, much of which could be explained by contextual factors. Within program streams there was considerable intra-organization variability. Participants found the examination of intra-organization variability on particular indicators to be useful. CONCLUSIONS: The NMHBP has shown that benchmarking is possible. Managers and clinical leaders will need to champion benchmarking and highlight its utility in relation to quality improvement and service development if the accountability goals of the Fourth National Mental Health Plan are to be realized.
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 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 | 0,090 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».