MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2333835259 · doi:10.1177/1355819615596542

An evaluation tool for assessing performance in priority setting and resource allocation: multi-site application to identify strengths and weaknesses

2015· article· en· W2333835259 sur OpenAlexafffundabout
William Hall, Neale Smith, Craig Mitton, Jennifer Gibson, Stirling Bryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBalanced scorecardStrengths and weaknessesProcess managementResource allocationComputer scienceResource (disambiguation)Management scienceRisk analysis (engineering)Knowledge managementBusinessEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: An evaluation tool should help improve formal priority setting and resource allocation (PSRA) processes in Canada and elsewhere. These are crucial to maximizing value from limited resources. METHODS: On the basis of case studies, balanced scorecard development protocols and use-focused evaluation principles, an evaluation tool was developed based on an existing framework for high PSRA performance and implemented in two health care organizations in British Columbia, Canada. RESULTS: Implementation of the tool identified areas of strength, improvement and weakness in the pilot organizations' processes for PSRA including: communication, staff engagement and culture. Refinements were identified and incorporated into the tool for future application. CONCLUSION: This is the first documented multi-site application of such an evaluation tool. Broader dissemination should have use both in further refining the basis of the tool and in catalysing improved performance of PSRA practice.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health Services Research & PolicyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207