Practical Applications of Case Management Software for Practitioners in Health and Human Services
Notice bibliographique
Résumé
This chapter aims to demonstrate the capabilities and practical applications of a case management software system for not-for-profit organizations. Whilst a variety of software systems are available, for the purposes of this chapter the authors will use/refer to “Penelope,” a system designed by Athena, a Kitchener, Ontario software company. Penelope is a sophisticated piece of technology that can collect and analyze information on clients, services, human resources and outcomes. Although a wide range of data can be collected using this software, it cannot make decisions about what to record or how to scrutinize the data. The “what to record” and the “how to analyze and interpret” are management and clinical decisions. Effective use of case management software requires technical, management and analytical skills combined with leadership and imagination. Case management software systems and the information they provide are only as good as the planning and organizational systems in which they are used. The best starting point for practitioners and managers seeking answers to questions about their clients, services, community and policy, and to maximize the capabilities of case management software systems is the development and application of a program logic model unique to the agency in question. A program logic model focuses on the services and programs provided by the agency describing its’ inputs, activities, outputs and outcomes. Understanding how to develop and apply their model allows practitioners and managers to perform tasks such as performance monitoring, experimental and quasi experimental approaches program evaluations, and client satisfaction and outcome studies to demonstrate the effectiveness of their services to funding bodies, consumer groups, and their boards of directors whilst also providing a tool that can be used to enhance agency performance.
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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 | 0,041 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,010 |
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 ».