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Enregistrement W4306247876 · doi:10.1177/08404704221117263

Implementing leading practices in regional-level primary care workforce planning: Lessons learned in Toronto

2022· article· en· W4306247876 sur OpenAlexaffabout
Sarah Simkin, Caroline Chamberland-Rowe, Cynthia Damba, Nathalie Sava, Ting Lim, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationWorkforceWorkforce planningBusinessWorkforce developmentPopulationSoftware deploymentProcess managementEconomic growthMedicineComputer scienceEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investment in capacity for implementation of leading practices in regional-level health workforce planning is essential to support equitable distribution of resources and deployment of a health workforce that can meet local needs. Ontario Health Toronto and the Canadian Health Workforce Network (CHWN) co-developed and operationalized an integrated workforce planning process to support evidence-based primary care workforce decision-making for the Toronto region. The resultant planning toolkit incorporates planning processes centred around engagement with stakeholders, including environmental scanning tools and a quantitative planning model. The outputs of the planning process include estimates of population need and workforce capacity and address challenges specific to Toronto, such as patient mobility, anticipated rapid population growth, and physician retirement. We highlight important challenges and key considerations in the development and operationalization of workforce planning processes, particularly at the regional level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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