A Framework for Evaluating Vendor Procurement in a Digital Health Project
Notice bibliographique
Résumé
The eHealth Centre of Excellence, a Waterloo, Ontario-based organization that advances and promotes digital health initiatives in clinical care, developed and assessed an innovative evaluation procurement framework. The purpose of the framework was to assess and support long-term vendor-organization procurement partnerships to develop, improve and expand electronic referral (eReferral) solutions. The framework focused on six criteria: the quality of the eReferral solution, its implementation, the service provided, the extent of training and knowledge transfer, the quality of the vendor's team and the vendor's project experience. These domains were further defined by components and key performance indicators unique to the eReferral solution to accommodate the stakeholders' specified needs as well as change management challenges to create value for users and organizations in long-term relationships. The evaluation used both qualitative and quantitative methodologies. The framework used data from three sources: (1) the System Coordinated Access program and vendor team experience surveys that focused on the six criteria mentioned earlier; (2) key stakeholder interviews that focused on system quality, user satisfaction and perception of net benefits; and (3) a vendor scorecard that focused on deliverables and efficiencies. Vendor procurement should be viewed not as a process that ends when a vendor is selected but rather as a continuing and evolving relationship. Evaluation should assess the ability and willingness of vendors to support stakeholders and meet their needs, stimulate new ideas and adapt to changing environments and expanding systems. The model enabled recording of factors necessary for successful outcomes and provided a strategy to help select vendors for successful long-term partnerships.
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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 | 0,196 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».