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Enregistrement W2509318957 · doi:10.12927/hcpol.2016.24941

What’s Measured Is Not Necessarily What Matters: A Cautionary Story from Public Health

2016· review· en· W2509318957 sur OpenAlexafffundvenue
Raisa Deber, Robert S. Schwartz

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBenchmarkingUnintended consequencesPerformance measurementFlexibility (engineering)MandatePopulation healthQuality (philosophy)Performance managementBusinessRisk analysis (engineering)Health carePublic relationsPopulationMarketingMedicinePolitical scienceEnvironmental healthEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic review of the introduction and use of outcome-based performance management systems for public health organizations found differences between their use as a management system (which requires rigorous definition and measurement to allow comparison across organizational units) versus for improvement (which may require more flexibility). What is included in performance measurement/management systems is influenced by ease of measurement, data quality, ability of organization to control outcomes, ability to measure success in terms of doing things (rather than preventing things) and what is already happening. To the extent that most providers wish to do a good job, the availability of good data to enable benchmarking and improvement is an important step forward. However, to the extent that the health of a population is dependent on multiple factors, many beyond the mandate of the health system, too extensive a reliance on performance measurement may risk unintended consequences of marginalizing critical activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,009

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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