MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2168412542 · doi:10.12927/hcpap..18064

Quality Councils as Change Agents and Drivers of Quality Improvement in Healthcare

2006· letter· en· W2168412542 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Plumb, John Cowell

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSaskatchewan Health Quality Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEquity (law)Population healthPublic healthHealth policyPublic policyHealth equityQuality (philosophy)Political sciencePublic relationsMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary addresses four key questions raised in the lead paper. We recognize that health quality councils have a delimited range of tools available to bring about needed change. They have neither funding and regulatory powers nor day-to-day operational authority. Nevertheless, based on the Health Quality Council of Alberta's (HQCA) successes to date using a multidimensional change strategy, we are confident that quality councils can play a vital role in driving and sustaining quality improvement in provincial healthcare systems. The provisos are that the councils need to be sufficiently empowered, establish themselves as trusted partners and independent advisors, use effective change strategies, focus on strategic priorities and gain strong stakeholder support for needed changes. We are also convinced that multilevel measurement is an essential tool for learning, priority setting, establishing the imperative for action and assessing progress. Finally, in terms of the value proposition - the relationship between resource inputs and healthcare outcomes - we strongly suggest that health quality councils work collaboratively with service providers to obtain better value for money by improving quality rather than aligning themselves with funders and rely on "pay for quality" incentives to "compel" quality improvement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,020
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,1010,077
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy→Même sujetPrimary Care and Health Outcomes→Travaux en français237 207→