Research methodology: tracking the role of medical doctors in healthcare reforms
Notice bibliographique
Résumé
The objective of empirically exploring the role of medical doctors in healthcare reforms and policy changes raises a number of methodological questions. What data set should be considered? What is the appropriate period of study (that is, when should analysis of reforms start and end our)? What context-specific elements, whether jurisdictional or situational, influence agency in healthcare reforms? What characterises the roles played by various actors in the reform process? With what influence on context and policy outcomes? What methods should be used to compare case studies? These questions led us to consider methodological developments in contextualist and process research (Mintzberg and Waters, 1982; Pettigrew, 1987, 2012; Langley, 1999), which appear as a plausible way to approach policy research. We thus look at policy changes, such as healthcare reforms, as a continuing system in becoming (Pettigrew, 1987; Tsoukas and Chia, 2002). We rely on comparative longitudinal case studies (Fitzgerald and Dopson, 2009) to track the evolving dynamics of healthcare reforms and medical politics in two national empirical contexts: the NHS in England and the healthcare systems of two Canadian provinces: Quebec and Ontario. Selection of the case studies in England and Canada A number of logical arguments support the selection of these two national jurisdictions for our research. Both have a tax-based PFHS. Both have been fertile ground for healthcare reforms and are frequently selected as case studies in comparative health policy analysis (Tuohy, 1999, 2018). While England's PFHS predates those in Canada, they each span some 50 years, providing ample material for the study of healthcare reforms. They are both considered mature healthcare states (Tuohy, 2012) with free access to healthcare at the point of use, universal access and coverage, and the right to equality of treatment. Both jurisdictions also have a well-paid and well-trained medical profession, and medical doctors are considered key players and privileged interlocutors in reforms (Klein, 1990; Lazar et al, 2013). The healthcare systems in these two jurisdictions are highly regulated and centrally governed, even though medical doctors remain largely self-regulated. Inboth jurisdictions (although not exclusively so in England), medical doctors negotiate their participation in the system through organised and recognised bodies such as unions and professional associations.
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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 | 0,123 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».