Learning from health system reform trajectories in seven Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
In publicly funded health systems, reform efforts have proliferated to adapt to increasingly complex demands. In Canada, prior research (Lazar et al., 2013, Paradigm Freeze: Why is it so Hard to Reform Health Care in Canada?, McGill-Queen's Press) found that reforms at the end of the 20th century failed to change the fundamentals of the Canadian system based on physician independence and assured universal coverage only for medical and hospital services. This paper focuses on reforms since the turn of the millennium to explore the transformative capacities developed in seven provinces within this system architecture. Longitudinal case studies, based on scientific and grey literature, and interviews with key informants, trace the patterns of reform in each province and reveal five objectives that, to varying degrees, preoccupied reformers: (1) address chronic disease, (2) align health system actors with provincial objectives, (3) shift from hospital to community-based care, (4) integrate physicians, and (5) develop improvement capacities. The range of strategies adopted to achieve these objectives in different provinces is compared to identify emerging pathways of reform and extract lessons for future reformers. We find significant cross-learning between provinces, but also note an emergent dimension to reforms, where multiple strategies aggregate through time to create unique patterns, presenting their own set of possibilities and limitations for the future.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».