Introducing New Priority Setting and Resource Allocation Processes in a Canadian Healthcare Organization: A Case Study Analysis Informed by Multiple Streams Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this article, we analyze one case instance of how proposals for change to the priority setting and resource allocation (PSRA) processes at a Canadian healthcare institution reached the decision agenda of the organization's senior leadership. We adopt key concepts from an established policy studies framework - Kingdon's multiple streams theory - to inform our analysis. METHODS: Twenty-six individual interviews were conducted at the IWK Health Centre in Halifax, NS, Canada. Participants were asked to reflect upon the reasons leading up to the implementation of a formal priority setting process - Program Budgeting and Marginal Analysis (PBMA) - in the 2012/2013 fiscal year. Responses were analyzed qualitatively using Kingdon's model as a template. RESULTS: The introduction of PBMA can be understood as the opening of a policy window. A problem stream - defined as lack of broad engagement and information sharing across service lines in past practice - converged with a known policy solution, PBMA, which addressed the identified problems and was perceived as easy to use and with an evidence-base from past applications across Canada and elsewhere. Conditions in the political realm allowed for this intervention to proceed, but also constrained its potential outcomes. CONCLUSION: Understanding in a theoretically-informed way how change occurs in healthcare management practices can provide useful lessons to researchers and decision-makers whose aim is to help health systems achieve the most effective use of available financial resources.
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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 | 0,030 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».