Recommendations for Recovery of the COVID-19 Pandemic-related Diagnostic, Screening, and Procedure Backlog in Ontario: A Survey of Healthcare Leaders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic has resulted in a significant diagnostic, screening, and procedure backlog in Ontario. Engagement of key stakeholders in healthcare leadership positions is urgently needed to inform a comprehensive provincial recovery strategy. METHODS: A list of 20 policy recommendations addressing the diagnostic, screening and procedure backlog in Ontario were transformed into a national online survey. Policy recommendations were rated on a 7-point Likert scale (strongly agree to strongly disagree) and organized into those retained (≥75% strongly agree to somewhat agree), discarded (≥80% somewhat disagree to strongly disagree), and no consensus reached. Survey participants included a diverse sample of healthcare leaders with the potential to impact policy reform. RESULTS: Of 56 healthcare leaders invited to participate, there were 34 unique responses (61% response rate). Participants were from diverse clinical backgrounds, including surgical subspecialties, medicine, nursing, and healthcare administration and held institutional or provincial leadership positions. A total of 11 of 20 policy recommendations reached the threshold for consensus agreement with the remaining 9 having no consensus reached. CONCLUSION: Consensus agreement was reached among Canadian healthcare leaders on 11 policy recommendations to address the diagnostic, screening, and procedure backlog in Ontario. Recommendations included strategies to address patient information needs on expected wait times, expand health and human resource capacity, and streamline efficiencies to increase operating room output. No consensus was reached on the optimal funding strategy within the public system in Ontario or the appropriateness of implementing private funding models.
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 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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».