Public health quality frameworks: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Reliable performance frameworks and indicators are essential for understanding the ability of public health systems to meet their mandates and to encourage ongoing learning and quality improvement. While such frameworks exist in health care, they are not well established in public health. Methods We conducted a scoping review of indexed and grey literature to identify quality frameworks for public health systems in Canada and comparable countries. The search included documents published in English from 2012 to May 2022 and focused on countries with similar national contexts and public health systems to Canada. Articles that focused solely on the health care system, editorials, opinions, books, correspondence, or commentaries, and those that were highly focused on a specific area of public health work that was not generalizable, were excluded. The included studies underwent thematic analysis to identify common themes. Results The indexed literature search yielded 420 citations, none of which met the inclusion criteria. The grey literature search identified 1500 documents, four of which originated from national-level public health organizations in England, Wales, and the United States. The identified quality frameworks varied in their goals, reflecting the role of the organization producing the document. However, several themes common to the majority of frameworks emerged, including a skilled workforce, strong leadership, effective and timely service, equity, quality improvement, close partnerships, adequate resourcing, and innovation. Conclusion Although the study did not identify a commonly used framework or approach, it highlights major themes that can guide the development of a suite of indicators supporting structural and process enablers and community impact to measure and report on the quality of public health systems. Notably, the study emphasizes the importance of non-peer-reviewed literature in this field and underscores the need for more transparent documentation of framework and indicator development processes. Developing reliable performance frameworks and indicators that promote ongoing learning and quality improvement is crucial for public health systems to fulfill their mandate of promoting and protecting health in the population.
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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 | 0,091 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».