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Enregistrement W4323652244 · doi:10.1186/s12913-023-09102-6

An environmental scan of Ontario Health Teams: a descriptive study

2023· article· en· W4323652244 sur OpenAlexafffundabout
Claire Sethuram, Tess McCutcheon, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésHealth administrationHealth informaticsHealth carePublic healthFamily medicinePopulationNursing researchAccountabilityMedicineNursingEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ontario Health Teams (OHTs) are an integrated care system introduced in Ontario, Canada in 2019 after the 14 Local Health Integrated Networks (LHINs) were dissolved. The objective of this study is to give an overview of the current state of the OHT model's implementation, and what priority populations and transitions of care models were identified by OHTs. METHODS: This scan involved a structured search for each approved OHT of publicly available resources with three main sources: the full application submitted by the OHT, the OHT website, and a Google search with the name of the OHT. RESULTS: As of July 23, 2021, there were 42 approved OHTs and nine transitions of care programs were identified across nine OHTs. Of the approved OHTs, 38 had identified ten distinct priority populations, and 34 reported partnerships with organizations. CONCLUSIONS: While the approved OHTs currently cover 86% of Ontario's population, not all OHTs are at the same stage of activity. Several areas for improvement were identified, including public engagement, reporting, and accountability. Moreover, OHTs' progress and outcomes should be measured in a standardized manner. These findings may be of interest to healthcare policy or decision-makers looking to implement similar integrated care systems and improve healthcare delivery in their jurisdictions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,024
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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