An integrated primary care workforce planning toolkit at the regional level (part 1): qualitative tools compiled for decision-makers in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A regional health authority in Toronto, Canada, identified health workforce planning as an essential input to the implementation of their comprehensive Primary Care Strategy. The goal of this project was to develop an evidence-informed toolkit for integrated, multi-professional, needs-based primary care workforce planning for the region. This article presents the qualitative workforce planning processes included in the toolkit. METHODS: To inform the workforce planning process, we undertook a targeted review of the health workforce planning literature and an assessment of existing planning models. We assessed models based on their alignment with the core needs and key challenges of the health authority: multi-professional, population needs-based, accommodating short-term planning horizons and multiple planning scales, and addressing key challenges including population mobility and changing provider practice patterns. We also assessed the strength of evidence surrounding the models' performance and acceptability. RESULTS: We developed a fit-for-purpose health workforce planning toolkit, integrating elements from existing models and embedding key features that address the region's specific planning needs and objectives. The toolkit outlines qualitative workforce planning processes, including scenario generation tools that provide opportunities for patient and provider engagement. Tools include STEEPLED Analysis, SWOT Analysis, an adaptation of Porter's Five Forces Framework, and Causal Loop Diagrams. These planning processes enable the selection of policy interventions that are robust to uncertainty and that are appropriate and acceptable at the regional level. CONCLUSIONS: The qualitative inputs that inform health workforce planning processes are often overlooked, but they represent an essential part of an evidence-informed toolkit to support integrated, multi-professional, needs-based primary care workforce planning.
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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 | 0,036 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».