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Enregistrement W2571009900 · doi:10.1177/2050312116686516

Health system frameworks and performance indicators in eight countries: A comparative international analysis

2017· article· en· W2571009900 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Braithwaite, Peter Hibbert, Brette Blakely, Jennifer Plumb, Natalie Hannaford, Janet C. Long, Danielle Marks

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research Council
Mots-clésMedicineHealthcare systemHealth careEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Performance indicators are a popular mechanism for measuring the quality of healthcare to facilitate both quality improvement and systems management. Few studies make comparative assessments of different countries' performance indicator frameworks. This study identifies and compares frameworks and performance indicators used in selected Organisation for Economic Co-operation and Development health systems to measure and report on the performance of healthcare organisations and local health systems. Countries involved are Australia, Canada, Denmark, England, the Netherlands, New Zealand, Scotland and the United States. METHODS: Identification of comparable international indicators and analyses of their characteristics and of their broader national frameworks and contexts were undertaken. Two dimensions of indicators - that they are nationally consistent (used across the country rather than just regionally) and locally relevant (measured and reported publicly at a local level, for example, a health service) - were deemed important. RESULTS: The most commonly used domains in performance frameworks were safety, effectiveness and access. The search found 401 indicators that fulfilled the 'nationally consistent and locally relevant' criteria. Of these, 45 indicators are reported in more than one country. Cardiovascular, surgery and mental health were the most frequently reported disease groups. CONCLUSION: These comparative data inform researchers and policymakers internationally when designing health performance frameworks and indicator sets.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0240,050
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations181
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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