Retour vers le futur
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, l'amélioration de l'expérience des patients est devenue une priorité des politiques de santé. Le perfectionnement et la normalisation des outils et systèmes pour surveiller les mesures de l'expérience des patients augmentent, tandis que la tendance vers une plus grande reddition de compte sur des améliorations durables et abordables se confirme. Pour de nombreux professionnels de la santé, ce phénomène fait foi d'un intérêt renouvelé pour les besoins et priorités fondamentaux des patients, après des décennies où les changements structurels et technologiques ont dominé les programmes de santé. Pour les leaders en santé canadiens, l'amélioration de l'expérience des patients comporte actuellement de grands défis et de belles possibilités. À cet égard, l'expérience des organisations partenaires du groupe Studer au Canada est à la fois pertinente et instructive. Ces organisations ont adopté un modèle, du nom de Evidence-Based Leadership (EBL, ou leadership fondé sur des données probantes), qui favorise et soutient l'harmonisation de l'ensemble des activités et des comportements, conformément à des objectifs organisationnels précis, y compris des améliorations mesurables de l'expérience des patients. Le présent article expose des études de cas d'organisations qui ont adopté l'EBL. Ces organisations ont réalisé des progrès rapides en matière d'indicateurs de l'expérience des patients, ainsi que dans des secteurs essentiels comme les résultats cliniques, la sécurité et le rendement financier. Les données émergentes sur les facteurs et processus qui sous-tendent ces améliorations sont également abordées.
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 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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,025 |
| Communication savante | 0,023 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».