Selecting contextually appropriate performance indicators in a circumpolar context: a modified Delphi approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meaningful performance measurement requires indicators to be scientifically robust and strategically focused. For many circumpolar states, indicators aligned with national strategies may ignore the priorities of northern, remote, or Indigenous populations. The aim of this project was to identify contextually appropriate performance indicators for maternity care in circumpolar regions. METHODS: Fourteen maternity care and health systems experts participated in a modified Delphi consensus process. The list of proposed indicators was derived from a previously published scoping review. Fourteen participants rated each proposed indicator according to importance, circumpolar relevance, validity, and reliability and suggested additional indicators for consideration. RESULTS: Consensus was achieved after two rounds, as measured by a Cronbach's alpha of 0.87. Eleven indicators, many of which represented physical health outcomes, were ranked highly on all four criteria. Twenty-nine additional indicators, largely focused on social determinants of health, health care responsiveness, and accessibility, were identified for further research. Travel for care, cultural safety and upstream structural determinants of health were identified as important themes. CONCLUSIONS: This study identified the important gaps between current performance measurement strategies and the context and values that permeate maternal-child health in circumpolar regions. The indicators identified in this study provide an important foundation for ongoing work. We recommend that future work encompass an appreciation for the intersectoral nature of social, structural, and colonial determinants of maternal-child health in circumpolar regions.
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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 | 0,207 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».