MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593940776 · doi:10.12927/hcpol.2017.25028

Assessing Continuous Quality Improvement in Public Health: Adapting Lessons from Healthcare

2017· article· en· W2593940776 sur OpenAlexaffvenueabout
Alex Price, Robert Schwartz, Joanna E Cohen, Heather Manson, Fran Scott

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityThe Canadian Association of Professional Academic LibrariansPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality managementAccountabilityHealth careQuality (philosophy)Public healthTotal quality managementBusinessProcess managementPublic healthcareMedicineNursingPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Evidence of the effect of continuous quality improvement (CQI) in public health and valid tools to judge that such effects are not fully formed. OBJECTIVE: The objective was to adapt and apply Shortell et al.'s (1998) four dimensions of CQI in an examination of a public health accountability and performance management initiative in Ontario, Canada. METHODS: In total, 24 semi-structured, in-depth interviews were conducted with informants from public health units and the Ministry of Health and Long-Term Care. A web survey of public health managers in the province was also carried out. RESULTS: A mix of facilitators and barriers was identified. Leadership and organizational cultures, conducive to CQI success were evident. However, limitations in performance measurement and managerial discretion were key barriers. CONCLUSION: The four dimensions of CQI provided insight into both facilitators and barriers of CQI adoption in public health. Future research should compare the outcomes of public health CQI initiatives to the framework's stated facilitators and barriers.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,852
Tête enseignante GPT0,738
Écart entre enseignants0,113 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare policyMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207