Exploring Context and the Factors Shaping Team-Based Primary Healthcare Policies in Three Canadian Provinces: A Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses findings from a high-level scan of the contextual factors and actors that influenced policies on team-based primary healthcare in three Canadian provinces: British Columbia, Alberta and Saskatchewan. The team searched diverse sources (e.g., news reports, press releases, discussion papers) for contextual information relevant to primary healthcare teams. We also conducted qualitative interviews with key health system informants from the three provinces. Data from documents and interviews were analyzed qualitatively using thematic analysis. We then wrote narrative summaries highlighting pivotal policy and local system events and the influence of actors and context. Our overall findings highlight the value of reviewing the context, relationships and power dynamics, which come together and create "policy windows" at different points in time. We observed physician-centric policy processes with some recent moves to rebalance power and be inclusive of other actors and perspectives. The context review also highlighted the significant influence of changes in political leadership and prioritization in driving policies on team-based care. While this existed in different degrees in the three provinces, the push and pull of political and professional power dynamics shaped Canadian provincial policies governing team-based care. If we are to move team-based primary healthcare forward in Canada, the provinces need to review the external factors and the complex set of relationships and trade-offs that underscore the policy process.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».