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Enregistrement W3211828875

La difícil dirección de la reforma del sistema de salud: el caso de New Brunswick (Canadá)

2020· article· es· W3211828875 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Collin, Lise Lamothe

Notice bibliographique

RevueSante Publique · 2020
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Health and Social Inequalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduccion: se estan llevando a cabo reformas en los sistemas de salud publica de varios paises desarrollados, pero no siempre logran dar los resultados deseados. En este articulo, presentamos la historia de la reforma del sistema de salud en la provincia canadiense de New Brunswick, con el objetivo de analizar su dificil conduccion por parte del Estado, a la luz de las dinamicas que se han establecido entre los actores involucrados. Metodologia: se selecciono un metodo de investigacion cualitativa. La recopilacion de datos incluye principalmente entrevistas semiestructuradas (n = 39) con representantes del gobierno, como los ministros de Salud, y otras partes interesadas en la reforma, como gerentes, ciudadanos o profesionales. Resultados: las estrategias adoptadas por los actores clave de la reforma, que fueron impulsadas por temas especificos como la atencion y los servicios de salud en frances, influyeron en la evolucion del cambio. Para mantener el rumbo, el Estado se ha visto obligado a adaptarse a sus dinamicas relacionales. Conclusion: la reforma de un sistema de salud publica se desarrolla en un largo horizonte temporal y su direccion por parte del Estado es muy dificil, ya que requiere la movilizacion de diferentes tipos de instrumentos que poner a su disposicion. Para influir en el comportamiento de los agentes interesados, el Estado debe definir un objetivo cuyas orientaciones generales se acuerden, debe lograr crear vinculos de confianza y gestionar las resistencias y, por ultimo, debe utilizar datos normalizados para garantizar un marco normativo y evaluar la evolucion del proyecto de reforma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,012
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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