Improving the Measurement of Health System Performance across the Rural-Urban Continuum
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionWe report on key performance indicators to highlight quality and variation in health care. Given Ontario’s diverse geography, we have prioritized improving measurement across the rural-urban continuum. This will improve our ability to discern the impact of geography on health care and health status to inform planning and decision making. Objectives and ApproachBuilding on previous work to advance measurement of equity in health care, we struck a technical working group of experts to review methods for stratifying health system performance data by geographic location in the Ontario context. These methods were applied to a set of key performance indicators. The working group’s review of the results of this analysis will lead to recommendations for the best method to refine and standardize how geographic location is measured and stratified. This will improve our ability to discern the impact of geography on health system performance and health status for our suite of public-reporting products. ResultsThe technical working group identified three methodologies for consideration that used linked postal code data: Population Centre (POPCTR), Statistical Area Classification (SAC) and a hybrid POPCTR/SAC methodology. These methods were tested against a set of key performance indicators across dimensions of quality including timeliness, effectiveness, population health and health outcomes. The results show that, in the health system performance dimensions of effectiveness and timeliness, as well as for a subset of health outcomes, there is variation in performance across the urban-rural continuum, though not always in a linear way. This may reflect differences in health care access, health risk factors, sociodemographic or socioeconomic characteristics across the urban-rural continuum. More definitive conclusions and recommendations will be available when the working group meets to review the results. Conclusion/ImplicationsIdentifying a robust methodology for measuring performance across geographic locations will improve our ability to discern the impact of geography on health care including where geography may impact access and effectiveness of services as well as health outcomes. This information will enable better health system planning and decision-making.
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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 | 0,026 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».