Outcomes-based health human resource planning for maternal, child and youth health care in Canada: A new horizon for the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Ideally, health human resource (HHR) planning for maternal, child and youth health care should be based not only on an understanding of present and future health care needs, but also on well-defined health-related outcomes. Most of the previous HHR strategies have relied on predictive mathematical models based on the number of existing health care professionals (most often physician numbers) and changes in both total population and population demographics. However, alterations in demands related to health status (or ‘need’) or desired population healthrelated goals (or ‘outcomes’) were not specifically or strategically addressed. Given the unprecedented demand for resources from the impending ‘silver tsunami’ of aging baby boomers, ensuring that pregnant women, children and youth compete favourably for health care resources is vital. The present article offers examples of relatively accessible data sources that are available at a population level and suitable for assessing maternal and child health care needs, details the limitations of a simple needs-based approach, and describes a more comprehensive and relevant outcomes-based HHR planning horizon suitable for the 21st century. We also highlight the importance of innovative models of care that service an effective, sustainable and high-quality health care system. Finally, we argue that this new outcomesoriented, interprofessional framework will be the most effective strategy for improving maternal, child and youth health in Canada.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».