Supporting public health practice in healthy growth and development in the Province of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As public health services are modernized in Ontario, Canada, there is a need to inform the system-level roles and responsibilities of government agencies. The aim of this study was to identify how Public Health Ontario (PHO) can optimally support evidence-based planning and programming in Healthy Growth and Development (HGD) across Ontario. METHODS AND DESIGN: A situational assessment was conducted with key informants from public health and other HGD fields. SAMPLE: Key informants were identified using purposeful snowball sampling and included public health nurses, health promoters, and medical officers of health. Analytic strategy: Twenty telephone interviews and seven focus groups were used to collect data. A thematic analysis was conducted concurrently with data collection. RESULTS: Five themes were identified: (a) Transition to the new Ontario Public Health Standards (OPHS) included experiences of adopting the new OPHS within local public health units (PHUs). (b) Collaborating and networking referred to the ability to work with community partners. (c) Data, evidence, and research described the presence of data, evidence, and research to support practice. (d) Decision making, planning, and priority setting described resources available that influenced decision making. (e) Current and emerging issues in HGD included high-priority topics. CONCLUSION: Public health practice in HGD is complex with many challenges in data and evidence, and making programming decisions without adequate or measurable indicators. A specialized position at PHO is an opportunity to support some of these system-wide needs.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».