Conceptual frameworks for health systems performance: a quest for effectiveness, quality, and improvement
Notice bibliographique
Résumé
ISSUES: Countries and international organizations have recently renewed their interest in how health systems perform. This has led to the development of performance indicators for monitoring, assessing, and managing health systems to achieve effectiveness, equity, efficiency, and quality. Although the indicators populate conceptual frameworks, it is often not very clear just what the underlying concepts might be or how effectiveness is conceptualized and measured. Furthermore, there is a gap in the knowledge of how the resultant performance data are used to stimulate improvement and to ensure health care quality. ADDRESSING THE ISSUES: This paper therefore explores, individually, the conceptual bases, effectiveness and its indicators, as well as the quality improvement dynamics of the performance frameworks of the UK, Canada, Australia, US, World Health Organization, and Organisation for Economic Co-operation and Development. RESULTS: We see that they all conceive health and health system performance in one or more supportive frameworks, but differ in concepts and operations. Effectiveness often implies, nationally, the achievement of high quality outcomes of care, or internationally, the efficient achievement of system objectives, or both. Its indicators are therefore mainly outcome and, less so, process measures. The frameworks are linked to a combination of tools and initiatives to stimulate and manage performance and quality improvement. CONCLUSIONS: These dynamics may ensure the proper environment for these conceptual frameworks where, alongside objectives such as equity and efficiency, effectiveness (therefore, quality) becomes the core of health systems performance.
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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 | 0,096 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,073 |
| Communication savante | 0,030 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».