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Enregistrement W4386562417 · doi:10.12927/hcpol.2023.27154

How Timid or Bold Are Ministries of Health and Provincial Health Authorities in Canada in Planning for Healthcare Quality?

2023· article· en· W4386562417 sur OpenAlexaffvenueabout
Benjamin T.B. Chan, Susmitha Rallabandi, Dan Florizone

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricQuality (philosophy)Health careSet (abstract data type)CriticismPolitical sciencePublic administrationPublic relationsBusinessPsychologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: World Health Organization (WHO) guidelines recommend countries set quality plans for their health systems with clear priorities, indicators and targets. This paper examines whether Canada's federal, provincial and territorial governments are applying these principles. Methods: We evaluated plans from 2010 to 2019 for 14 ministries of health and four health authorities in provinces with a single authority against a rubric that considered the existence of indicators, baselines, targets, time frames and progress reports. Results: Ratings ranged from A+ to F with a median B/B-. Most jurisdictions had indicators, but only five of 18 jurisdictions had clear baselines, numeric targets and time frames. Irregularities were observed, such as vague indicators; setting goals to "improve" without targets; announcing targets only after plans had ended; setting minimal targets; removing targets after missing them previously; or inappropriate characterization of progress. Discussion: Most Canadian governments are reluctant to set quality targets. We speculate there may be fear of criticism if targets are missed. However, several jurisdictions had clear, ambitious plans that may serve as examples for others.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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