A dynamic, multi-professional, needs-based simulation model to inform human resources for health planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As population health needs become more complex, addressing those needs increasingly requires the knowledge, skills, and judgment of multiple types of human resources for health (HRH) working interdependently. A growing emphasis on team-delivered health care is evident in several jurisdictions, including those in Canada. However, the most commonly used HRH planning models across Canada and other countries lack the capacity to plan for more than one type of HRH in an integrated manner. The purpose of this paper is to present a dynamic, multi-professional, needs-based simulation model to inform HRH planning and demonstrate the importance of two of its parameters-division of work and clinical focus-which have received comparatively little attention in HRH research to date. METHODS: The model estimates HRH requirements by combining features of two previously published needs-based approaches to HRH planning-a dynamic approach designed to plan for a single type of HRH at a time and a multi-professional approach designed to compare HRH supply with requirements at a single point in time. The supplies of different types of HRH are estimated using a stock-and-flow approach. RESULTS: The model makes explicit two planning parameters-the division of work across different types of HRH, and the degree of clinical focus among individual types of HRH-which have previously received little attention in the HRH literature. Examples of the impacts of these parameters on HRH planning scenarios are provided to illustrate how failure to account for them may over- or under-estimate the size of any gaps between the supply of and requirements for HRH. CONCLUSION: This paper presents a dynamic, multi-professional, needs-based simulation model which can be used to inform HRH planning in different contexts. To facilitate its application by readers, this includes the definition of each parameter and specification of the mathematical relationships between them.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle