Training for Health System Improvement: Emerging Lessons from Canadian and US Approaches to Embedded Fellowships
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of supporting experiential learning for improved health and societal outcomes have been recognized in many countries.A number of funding organizations have developed competitive funding opportunities to support experiential learning in health system organizations outside of the traditional university setting.AcademyHealth in the US is an early innovator that pioneered the Delivery System Science Fellowship (DSSF) and inspired Canada' s creation of the Health System Impact (HSI) Fellowship program.The DSSF and HSI Fellowship have similar objectives: to improve the career readiness of doctorally prepared graduates and to build research capacity within health system organizations.However, the programs have taken different approaches to achieve these objectives and operate in different healthcare systems.This paper outlines the two models of embedded fellowships, analyzes their commonalities and differences, discusses lessons learned and suggests future directions for health services and policy research training. RésuméPlusieurs pays reconnaissent les bienfaits de l' apprentissage expérientiel pour améliorer les résultats dans la société et dans les systèmes de santé.Certains organismes subventionnaires ont développé des possibilités de financement afin d' appuyer l' apprentissage expérientiel dans des organismes de santé en dehors des établissements universitaires habituels.Aux États-Unis, l' organisme AcademyHealth a mis au point le Delivery System Science Fellowship (DSSF), qui à son tour a inspiré la création, au Canada, du Programme des bourses d' apprentissage en matière d'impact sur le système de santé (BAIS).Ces deux programmes ont des objectifs similaires : améliorer l' aptitude à la carrière des titulaires de doctorat et accroître la capacité de recherche dans les établissements de santé.Cependant, ces programmes se déroulent dans des systèmes de santé distincts et ont pris des tangentes différentes pour atteindre leurs objectifs.Cet article présente les deux modèles de bourses enchâssées, analyse leurs similitudes et différences, discute des leçons retenues et propose des pistes d' orientation en matière de formation en recherche sur les politiques et les services de santé.T
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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 | 0,033 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».