Aiming for quality: a global compass for national learning systems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transforming a health system into a learning one is increasingly recognized as necessary to support the implementation of a national strategic direction on quality with a focus on frontline experience. The approach to a learning system that bridges the gap between practice and policy requires active exploration. METHODS: This scoping review adapted the methodological framework for scoping studies from Arksey and O'Malley. The central research question focused on common themes for learning to improve the quality of health services at all levels of the national health system, from government policy to point-of-care delivery. RESULTS: A total of 3507 records were screened, resulting in 101 articles on strategic learning across the health system: health professional level (19%), health organizational level (15%), subnational/national level (26%), multiple levels (35%), and global level (6%). Thirty-five of these articles focused on learning systems at multiple levels of the health system. A national learning system requires attention at the organizational, subnational, and national levels guided by the needs of patients, families, and the community. The compass of the national learning system is centred on four cross-cutting themes across the health system: alignment of priorities, systemwide collaboration, transparency and accountability, and knowledge sharing of real-world evidence generated at the point of care. CONCLUSION: This paper proposes an approach for building a national learning system to improve the quality of health services. Future research is needed to validate the application of these guiding principles and make improvements based on the findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,083 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».