Assessing and Improving Performance: A Longitudinal Evaluation of Priority Setting and Resource Allocation in a Canadian Health Region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to meet the challenges presented by increasing demand and scarcity of resources, healthcare organizations are faced with difficult decisions related to resource allocation. Tools to facilitate evaluation and improvement of these processes could enable greater transparency and more optimal distribution of resources. METHODS: The Resource Allocation Performance Assessment Tool (RAPAT) was implemented in a healthcare organization in British Columbia, Canada. Recommendations for improvement were delivered, and a follow up evaluation exercise was conducted to assess the trajectory of the organization's priority setting and resource allocation (PSRA) process 2 years post the original evaluation. RESULTS: Implementation of RAPAT in the pilot organization identified strengths and weaknesses of the organization's PSRA process at the time of the original evaluation. Strengths included the use of criteria and evidence, an ability to reallocate resources, and the involvement of frontline staff in the process. Weaknesses included training, communication, and lack of program budgeting. Although the follow up revealed a regression from a more formal PSRA process, a legacy of explicit resource allocation was reported to be providing ongoing benefit for the organization. CONCLUSION: While past studies have taken a cross-sectional approach, this paper introduces the first longitudinal evaluation of PSRA in a healthcare organization. By including the strengths, weaknesses, and evolution of one organization's journey, the authors' intend that this paper will assist other healthcare leaders in meeting the challenges of allocating scarce resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».