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Enregistrement W3216022933 · doi:10.12927/hcpol.2021.26660

Confronting Barriers to Improving Healthcare Performance in Canada

2021· article· fr· W3216022933 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jason M. Sutherland

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePandemicHealthcare deliveryPublic healthcareCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Healthcare systemBusinessAction (physics)Health care deliveryProcess managementPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I s substantive transformation of healthcare delivery in canada a fool' s paradise?Since this idiom refers to a state of happiness unconnected to underlying truths, it may be an apt descriptor given the many problems with the provinces' and territories' delivery of healthcare.Some of these problems cause harm, such as hospital-acquired infections, while others are simply wasteful, such as unnecessary tests or imaging.Moreover, meaningful transformation of healthcare delivery has been elusive and divisive in provinces and territories for decades (Martin et al. 2018; McIntosh et al. 2010; Ontario Ministry of Finance 2012).Many healthcare organizations in Canada and other parts of the world frame their health system' s performance with the "quadruple aim" (Berwick et al. 2008; Bodenheimer and Sinsky 2014).As many readers will know, the quadruple aim is a standardized framework for improving health system performance; it serves to guide healthcare organizations' policies, activities and behaviours in the direction of improving health system performance.The quadruple aim is used across clinical settings and health systems (Brown-Johnson et al. 2018; D' Alleva et al. 2019; Rathert et al. 2018), most commonly among integrated delivery systems, such as Kaiser Permanente (Gin and Courneya 2020) and the US Department of Veterans Affairs (Shekelle and Begashaw 2021).The quadruple aim includes four dimensions: patient experience, health outcomes, costs and provider experience.Improvement in these dimensions will, according to the framework, result in better health system performance.Currently, the Province of Ontario (Government of Ontario 2019), Alberta Health Services (2018) and British Columbia (Fraser Health Authority 2020) use the quadruple aim as a guiding principle in official policy documents.In spite of provinces' and regions' practice of using the quadruple aim framework to guide policy development and their strategies -to my knowledge -there are no Canadian exemplars to follow.None of our provinces and territories consistently collect or act on measures from all four dimensions. Confronting Barriers to Improving Healthcare Performance in Canada

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0200,007
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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