Desafios à Gestão do Desempenho: análise lógica de uma Política de Avaliação na Vigilância em Saúde
Notice bibliographique
Résumé
Acknowledging the contributions of the assessment area in supporting the performance of health policies, is to admit it in an ongoing and permanent way in the management context. This requires a set of procedures that go beyond monitoring and evaluation practices, known as performance management. The goal of this study was to analyze the logic of the Health Surveillance (HS) Evaluation Policy of Pernambuco, comparing it with the corresponding Canadian policy. For this purpose, a qualitative study of logical analysis of the program theory was carried out, using as a tool the design of the logical model of performance management and its respective matrix of analysis and judgment with the criteria to be evaluated. In HS, 9 key-informants were interviewed, and documents were analyzed; the Canadian model was analyzed based on a paper written by Lahey (2010). Both policies analyzed by this study are convergent and have the necessary elements for performance management. While the evaluation featured largely in the Canadian model, monitoring was the driving force behind the institutionalization of assessment practices in HS. Some lessons learned in the Canadian model can be recommended, such as the development of an assessment plan, based on the strategic and decision-making level of HS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».