Definition and key concepts of high performing health systems: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The COVID-19 pandemic identified the need to transform health systems globally. The meaning of a high performing health system is often shaped by specific priorities that may not be widely shared. The first step is to determine how high performing is defined in relation to a health system. The objective of this study is to chart the literature on the definitions and key concepts of high performing health care systems. Methods: A scoping review was conducted by searching the published and unpublished literature. Two reviewers independently screened titles and abstracts, then full-text articles. Data abstraction was performed independently by two investigators. Data were summarized descriptively by allocating concepts or characteristics into categories and reporting frequencies. Results: A total of 3441 citations and 485 full-text articles were screened independently by two reviewers, and we included 31 primary articles and 38 companion documents in the review. Three independent definitions for a high performance health system were identified. Eighteen research studies reported outcomes on the elements of a high performing health system (56%), system evaluation (33%), and tool development or validation (11%). Knowledge gaps identified were the lack of a common definition, a lack of common indicators, strategies for moving evidence into policy and practice, and difficulties with comparisons across health systems. Conclusions: We found limited definitions and a lack of empirical evidence on our topic. There is an opportunity for primary research in the area of health systems and high performance. Scoping review registration: https://osf.io/hdyrq
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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 | 0,052 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».