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Enregistrement W2955684526 · doi:10.1177/0840470419859388

Pushing the envelope: Advancing Canadian healthcare payment models through evaluation

2019· article· en· W2955684526 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Petersen, Irfan A. Dhalla, Erik Hellsten

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQuality (philosophy)BusinessPaymentQuality managementKey (lock)Set (abstract data type)Public relationsMarketingFinanceComputer scienceEconomicsPolitical scienceEconomic growthComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When health systems aim to improve, two key considerations tend to be front and centre: cost and quality. On the cost side, health spending in Canada continues to rise. On the quality side, improvement is needed across the country. As the primary funder of healthcare, governments' historical role has focused on managing costs through their powers to set budgets, decide who gets paid, and how. Increasingly, governments are recognizing that the ways in which they choose to pay providers and organizations can also have an impact on the quality of care provided. Using Ontario as an example, we present a Canadian vision for modernizing how healthcare is organized and reimbursed and for using evidence and evaluation as the backbone for iterating new models. Realizing this vision will move Canada closer to international leadership in delivering high-quality, affordable care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,422
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,550
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4220,550
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0110,020
Communication savante0,0360,021
Science ouverte0,0130,021
Intégrité de la recherche0,0120,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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