Public Interest, Patient Engagement and the Transparency Initiative of the College of Physicians and Surgeons of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, patient-centredness has become a central focus in improving health care quality. In 2010, the Canadian Medical Association (CMA) launched a four-year action plan aimed at transforming Canada’s health care through a framework aimed at creating a culture of patient-centred care, accountability and responsibility. Several of Canada’s provincial governments proceeded to launch patient-centred action plans, including the Government of Ontario’s “Patients First” framework, which prioritizes patient engagement and increased transparency. As an example of how organizations are putting these values into practice, the College of Physicians and Surgeons of Ontario (CPSO)’s transparency initiative, which aims to make more physician-specific information available to the public in order to help patients make informed decisions about their health care, was examined. This thesis asks how physicians and members of the public feel that the transparency initiative aligns with the CPSO’s public interest mandate. Using discourse analysis, 226 responses by physicians, members of the public and organizations on a discussion forum in the Policy Consultations section of the CPSO’s website were analyzed in order to identify the main themes in arguments for or against increased transparency. The results show that physicians and members of the public tended to differ in their views on the purposes and probable outcomes of the CPSO’s transparency initiative. The majority of physicians worried about patients’ ability to accurately understand and utilize the information being provided to them, and the negative impact that this might have on individual physicians and on the physician-patient relationship more broadly. Most members of the public had a more positive outlook on the potential for transparency to build public trust, help patients become informed and engaged decision-makers and improve patient safety.
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 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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».