The beginnings of health system transformation: How Ontario Health Teams are implementing change in the context of uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/ SETTING: The launch of Ontario Health Teams (OHTs) by the Canadian province of Ontario in 2019 represented a milestone in the journey towards integrated care and population health management. However, early model development was riddled with uncertainty. We explore what makes transformation possible even in the context of uncertainty. METHODS: We conducted 125 interviews with administrators, clinicians, and patient and family advisors across 12 OHTs, representatively selected across geography and leadership sector, between January to September 2020. Interviews were transcribed and thematically coded, and a Foucauldian approach informed analysis. FINDINGS: A sense of uncertainty was identified at three levels: (a) at a cross-organizational level, policymakers were perceived as providing inadequate direction; (b) at a sectoral level, certain sectors were uncertain about participating due to historic vulnerabilities; and (c) at a professional level, physicians were uncertain about the value of the new model and their place within it. These concerns were countered by a recognition of the need for change, inclusive decision-making, and developing empathy and awareness of each other's needs. This helped unsettle traditional hierarchies and facilitate new forms of certainty. CONCLUSION: Understanding the possibilities and challenges of this endeavour will be helpful to program implementers negotiating uncertain environments as well as to policymakers seeking to provide guidance without stymieing local innovation.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».