MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366383875 · doi:10.3138/cjpe.023.009

A Theory-Based Evaluation Framework for Primary Care: Setting the Stage to Evaluate the “Comparison of Models of Primary Health Care in Ontario” Project

2008· article· en· W4366383875 sur OpenAlexaffvenueabout
Margo Rowan, William Hogg, Lise Labrecque, Elizabeth Kristjansson, Simone Dahrouge

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensÉlisabeth Bruyère HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePrimary health careProcess managementManagement scienceProgram evaluationHealth careComputer scienceMedicineBusinessEngineeringPolitical scienceFamily medicinePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Primary care reform has triggered a flood of demonstration projects across Canada that need to be evaluated. This presents a challenge to an evaluator who is uncertain about how to convince clinical investigators to think beyond traditional research designs toward using evaluation approaches. The purpose of this article is to describe the application and benefits of using a theory-based evaluation framework for a large evaluation of four unique models of primary care delivery in Ontario, the Comparison of Models of Primary Health Care in Ontario (COMP-PC) project. Lessons learned are drawn from the authors’ experience in applying the theory-based approach, including the benefits and limitations of having a common framework to facilitate model comparison.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Program EvaluationMême sujetPrimary Care and Health OutcomesTravaux en français237 207