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Enregistrement W2336969957

Accountability in Health Care and the Use of Performance Measures

2010· article· en· W2336969957 sur OpenAlexaffabout
Seija Kromm

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityHealth carePromotion (chess)PopulationBusinessPopulation healthHealth policyPerformance measurementMedicinePublic healthPublic relationsPolitical scienceEconomicsEnvironmental healthNursingMarketingEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accountability is being stressed in the Canadian health care environment. This paper uses a framework that considers both the production characteristics of services provided and the type of accountability sought, and how they may impact a policy tools’ ability to achieve accountability. The production characteristic focused on is 'measurability,' or more specifically, the performance measures currently being used in the province of Ontario to achieve accountability. These measures are considered alongside the criteria of a high performing health system and policy tools, and are compiled into an inventory. Whether these accountability or performance measures align with the criteria of a high-performing health system may influence the likelihood that accountability for these criteria is achieved using the available policy tools. The inventory of available measures helps identify criteria, such as patient satisfaction and health promotion/population health, which are challenging to assess. In the case of patient satisfaction, a large number of measures were used to deal with the challenge of assessing performance. Conversely, health promotion/population health has only one corresponding measure. Health system efforts to achieve accountability are commendable, even if imperfect. These results indicate the opportunity for further research around accountability and the creation of measures.

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)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,294
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,294
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,024
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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