Triple Aim in Canada: developing capacity to lead to better health, care and cost
Notice bibliographique
Résumé
QUALITY PROBLEM: Many modern health systems strive for 'Triple Aim' (TA)-better health for populations, improved experience of care for patients and lower costs of the system, but note challenges in implementation. Outcomes of applying TA as a quality improvement framework (QI) have started to be realized with early lessons as to why some systems make progress while others do not. INITIAL ASSESSMENT: Limited evidence is available as to how organizations create the capacity and infrastructure required to design, implement, evaluate and sustain TA systems. CHOICE OF SOLUTION: To support embedding TA across Canada, the Canadian Foundation for Healthcare Improvement supported enrolment of nine Canadian teams to participate in the Institute for Healthcare Improvement's TA Improvement Community. IMPLEMENTATION: Structured support for TA design, implementation, evaluation and sustainability was addressed in a collaborative programme of webinars and action periods. Teams were coached to undertake and test small-scale improvements before attempting to scale. EVALUATION: A summative evaluation of the Canadian cohort was undertaken to assess site progress in building TA infrastructure across various healthcare settings. The evaluation explored the process of change, experiences and challenges and strategies for continuous QI. LESSONS LEARNED: Delivering TA requires a sustained and coordinated effort supported by strong leadership and governance, continuous QI, engaged interdisciplinary teams and partnering within and beyond the healthcare sector.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».