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Enregistrement W4388376539 · doi:10.13162/hro-ors.v11i2.5441

Addressing Ontario’s Hospital Crisis: A Critical Analysis of The More Beds, Better Care Act

2023· paratext· en· W4388376539 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2023
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With overcrowded and understaffed hospitals, the Canadian province of Ontario faces immense challenges in recovering from COVID-19’s impacts on the health care system. In response, the Legislative Assembly of Ontario passed Bill 7: the More Beds, Better Care Act on 31 August 2022, which aims to facilitate the transfer of patients who no longer require acute care to long-term care homes. To streamline this process, Bill 7 permits the relocation of the patient without informed consent. The conception of Bill 7 resulted from immense public pressures placed on the Progressive Conservative government to address the hospital crisis. Proponents of the reform argue that Bill 7 will free up hospital beds and provide more appropriate, quality health services for patients who need “alternative levels of care.” However, other stakeholders – such as advocacy groups and unions – voiced concerns that the legislation violates fundamental right to consent. As Bill 7 disproportionately impacts elderly patients, advocacy groups argue that its provisions are ageist and ultimately cause further harm by removing individuals from their families and communities. As such, the reform raises critical questions about value trade-offs between optimizing hospital capacity and preserving patient autonomy. Avec des hôpitaux surchargés et en sous-effectif, la province canadienne de l’Ontario est confrontée à d’immenses défis pour se remettre des effets de la COVID-19 sur le système de santé. En réponse à cette situation, l’Assemblée législative de l’Ontario a adopté le 31 août 2022 le projet de loi 7: Loi sur l’augmentation du nombre de lits et l’amélioration des soins, qui vise à faciliter le transfert des patients qui n’ont plus besoin de soins actifs vers des centres de soins de longue durée. En vue de faciliter ce processus, le projet de loi 7 autorise le transfert du patient sans son consentement explicite. La conception du projet de loi 7 est le résultat d’immenses pressions publiques exercées sur le gouvernement progressiste conservateur pour qu’il s’attaque à la situation de crise dans les hôpitaux. Les partisans de la réforme soutiennent que le projet de loi 7 permettra de libérer des lits d’hôpitaux et de fournir des services de santé plus appropriés et de qualité aux patients qui ont besoin de « niveaux de soins alternatifs ». Cependant, d’autres parties prenantes – comme les groupes d’activistes et des syndicats – ont exprimé leurs inquiétudes quant au fait que la législation viole le droit fondamental au consentement. Comme le projet de loi 7 a un impact disproportionné sur les patients âgés, les groupes d’activistes pour la cause soutiennent que ses dispositions sont âgistes et qu’elles causent un préjudice supplémentaire en éloignant les personnes de leur famille et de leur communauté. Ainsi, la réforme soulève des questions essentielles sur le maintien d’un équilibre entre l’optimisation de la capacité de service des hôpitaux et la préservation de l’autonomie des patients.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0440,018
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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