Case study on priority setting in rural Southern Alberta: keeping the house from blowing in.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This case study describes the priority-setting process undertaken by health care providers in the Municipal District of Taber, Alta., to improve and integrate chronic disease services within a fixed budget. METHODS: Providers first reviewed the current chronic disease management system, then considered alternatives based on program priorities and costs and benefits of potential changes. RESULTS: Despite reaching consensus that a chronic disease clinic was the top priority for funding, providers were unable to redesign services accordingly. Redesign efforts were hampered by the groups' difficulty in identifying services that should receive fewer resources in order to fund priority areas, inexperience with priority-setting frameworks, group composition, the belief that many programs were already at "bare bone" funding levels, and perceptions of limited budget control. In the end, recommendations were made to use attrition to release resources, establish multi-disciplinary teams and group visits, where appropriate, and relocate providers to a centralized location. Upon review of study outcomes, Taber providers were granted more decision-making authority. CONCLUSION: Overall, the use of a systematic priority-setting process, culminating in recommendations for action, has moved Taber providers closer to an integrated model of service delivery. It is recommended that formal priority-setting frameworks continue to be used in Taber for primary care renewal or at any level where consideration of existing evidence and projected costs is required.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».