MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2535562925 · doi:10.1186/s12961-016-0149-5

The use of a policy dialogue to facilitate evidence-informed policy development for improved access to care: the case of the Winnipeg Central Intake Service (WCIS)

2016· article· en· W2535562925 sur OpenAlexafffundabout
Zaheed Damani, Gail MacKean, Éric Bohm, Brie DeMone, Brock Wright, Tom Noseworthy, Jayna Holroyd‐Leduc, Deborah A. Marshall

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of ManitobaWinnipeg Regional Health AuthorityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésHealth services researchHealth administrationHealth policySocial policyHealthcare policyPublic healthPolicy developmentService (business)MedicineHealth care reformPublic administrationHealth careNursingEnvironmental healthPolitical scienceBusinessLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Policy dialogues are critical for developing responsive, effective, sustainable, evidence-informed policy. Our multidisciplinary team, including researchers, physicians and senior decision-makers, comprehensively evaluated The Winnipeg Central Intake Service, a single-entry model in Winnipeg, Manitoba, to improve patient access to hip/knee replacement surgery. We used the evaluation findings to develop five evidence-informed policy directions to help improve access to scheduled clinical services across Manitoba. Using guiding principles of public participation processes, we hosted a policy roundtable meeting to engage stakeholders and use their input to refine the policy directions. Here, we report on the use and input of a policy roundtable meeting and its role in contributing to the development of evidence-informed policy. METHODS: Our evidence-informed policy directions focused on formal measurement/monitoring of quality, central intake as a preferred model for service delivery, provincial scope, transparent processes/performance indicators, and patient choice of provider. We held a policy roundtable meeting and used outcomes of facilitated discussions to refine these directions. Individuals from our team and six stakeholder groups across Manitoba participated (n = 44), including patients, family physicians, orthopaedic surgeons, surgical office assistants, Winnipeg Central Intake team, and administrators/managers. We developed evaluation forms to assess the meeting process, and collected decision-maker partners' perspectives on the value of the policy roundtable meeting and use of policy directions to improve access to scheduled clinical services after the meeting, and again 15 months later. We analyzed roundtable and evaluation data using thematic analysis to identify key themes. RESULTS: Four key findings emerged. First, participants supported all policy directions, with revisions and key implementation considerations identified. Second, participants felt the policy roundtable meeting achieved its purpose (to engage stakeholders, elicit feedback, refine policy directions). Third, our decision-maker partners' expectations of the policy roundtable meeting were exceeded; they re-affirmed its value and described the refined policy directions as foundational to establishing the vocabulary, vision and framework for improving access to scheduled clinical services in Manitoba. Finally, our adaptation of key design elements was conducive to discussion of issues surrounding access to care. CONCLUSIONS: Our policy roundtable process was an effective tool for acquiring broad input from stakeholders, refining policy directions and forming the necessary consensus starting points to move towards evidence-informed policy.

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)0,181
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1810,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0380,027
Communication savante0,0230,012
Science ouverte0,0060,026
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,906
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Research Policy and SystemsMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207