Integrated Primary Care Workforce Planning: An Iterative Stepped Model Applied in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context Workforce planning supports the quintuple aim. Leading practices in planning for comprehensive primary care provision require an inclusive and data-driven approach. Objective To create an evidence-informed set of tools to support decision-making and equitable distribution of primary care human resources. Study Design & Analysis Using an integrated knowledge exchange approach, we developed and operationalized a comprehensive regional-level primary care workforce planning process, toolkit, and dashboard. Research ethics approval was deemed unnecessary. Setting The setting encompasses primary health care system in Toronto, Canada. Population Studied A range of stakeholders (including clinicians across disciplines, data stewards, analysts, local policy and health service decision-makers, and government) were engaged to identify, collect and display relevant health administrative data about population characteristics, health needs, workforce capacity and availability. Intervention/Instrument A toolkit to synthesize information needed to understand the neighbourhood-level primary care and health workforce landscapes and a dashboard to facilitate engagement with the planning process provide integrated support for evidence-informed decision-making. Results The planning process unfolds in four steps: (1) horizon scanning for relevant trends, (2) scenario generation of most impactful trends, (3) population utilization and workforce capacity modeling, and (4) policy analysis to address gaps in alignment. The toolkit builds a body of evidence around the current (and projected future) states of population health needs and primary care service provision at a neighbourhood level within the City of Toronto. The interactive dashboard is the interface between stakeholders and the planning toolkit and synthesizes the best available data to support evidence-informed planning and decision-making. Conclusion Our approach leverages international leading practices in workforce planning and knowledge exchange to make information accessible to a range of service and policy decision-makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».