[A framework for evaluating primary health care in Latin America].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the relevancy of applying the Canadian primary health care (PHC) assessment strategy to Latin America and to propose any modifications that might be needed for reaching a consensus in Latin America. METHODS: The Delphi method was used to reach a consensus among 29 experts engaged in PHC development or evaluation in Latin America. Four virtual sessions and a face-to-face meeting were held to discuss the PHC evaluation logic model and the seven goals and six conditioning factors that make up the Canadian strategy, as well as any questions regarding the evaluation and indicators. The relevance of each concept was ranked according to the perspective of the Latin American countries. RESULTS: The experts considered the Canadian strategy's objectives and conditioning factors to be highly relevant to assessing PHC in Latin America, though they acknowledged that additional modification would increase relevance. The chief suggestions were to create a PHC vision and mission, to include additional objectives and conditioning factors, and to rework the original set. The objectives that concerned coordination and integrated comprehensive care did not achieve a high degree of consensus because of ambiguities in the original text and multiple interpretations of statements regarding certain aspects of the evaluation. CONCLUSIONS: Considerable progress was made on the road to building a PHC evaluation framework for the Region of the Americas. Indicators and information-gathering tools, which can be appropriately and practically applied in diverse contexts, need to be developed.
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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 | 0,074 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».