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Enregistrement W4390942690 · doi:10.5334/ijic.icic23669

Evaluation Capacity Building for Integrated Care Models in Practice

2023· article· en· W4390942690 sur OpenAlexaffabout
Sara Shearkhani, Gayathri Embuldeniya, Walter P. Wodchis, Anne Wojtak, Mark Fam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensToronto East General HospitalTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipCapacity buildingKnowledge managementHealth careIntegrated careProcess (computing)Context (archaeology)Process managementEquity (law)Knowledge transferBusinessComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality and timely evaluation is key in creating a sustainable integrated care; however, it requires resources, expertise, and capacity building. Evaluation capacity building (ECB) is the process of improving an organization’s capacity to conduct rapid cycle evaluations by building knowledge and skills within the organisation. The process involves behavioral changes and could enhance collective capability to generate evidence for informed decision-making. ECB can be a complex process and it could become even more complicated in the context of integrated care where several organizations are involved. However, ECB could lay the groundwork for a stronger collaboration and eventually lead to achieving goals such as improving population health, patient/caregiver and provider experience, value for money, and equity (quintuple aim). The workshop is built on the following three questions: 1.What is the state of the art on evaluation of integrated care? The workshop will focus on presenting evaluation approaches and techniques such as developmental, ethnographic, and realist evaluations, as well as quantitative methods such as comparative effectiveness) 2.What can be done internally to build local capacity? What are some main considerations? We present a case study from Toronto, Canada. In partnership with Health System Performance Network, East Toronto Health Partners (ETHP) have invested in building internal evaluation capacity since 2020 to support learning, knowledge transfer, and decision making for scale and spread of their new models of care. We will talk about how ETHP made decisions about what they would evaluate, what/ who was needed to do this, and how they decided that it was possible to achieve their goals. From a local capacity perspective, we will also focus on intervention-level evaluation (i.e. understanding the goals of the intervention, the activities and their links to goals, and the ‘countable’ ‘measurable’ aspects of implementation (processes), and data collection, analysis, and interpretation). 3.What are some practical tools that can be used for internal capacity building? We will share some practical tools with the audience including logic model and evaluation plan templates that were developed by HSPN/ETHP. We propose a 120-minute workshop with the following structure: 1)Welcome (5 minutes) 2)Theory burst: State of the art (30 minutes) 3)Group discussion: Getting to know each other and report back (20 minutes) 4)Break (10 minutes) 5)Case study: East Toronto Health Partners Journey (20 minutes) 6)Fireside chat: A facilitated discussion on building evaluation capacity (20 minutes) 7)Evaluation toolkit presentation (10 minutes) 8)Wrap up (5 minutes) We will engage the audience by sharing practical example and inviting them to relate what they have learnt to their evaluation needs. We will share an evaluation toolkit with the audience as a way to summarize the take home messages of the workshop.

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)0,270
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,357
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2700,357
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0270,032
Science ouverte0,0080,040
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,003

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

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