Siloed mentality, health system suboptimization and the healthcare symphony: a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Measuring and optimizing a health system is challenging when patient care is split between many independent organizations. For example, patients receive care from their primary care provider, outpatient specialist clinics, hospitals, private providers and, in some instances, family members. These silos are maintained through different funding sources (or lack of funding) which incentivize siloed service delivery. A shift towards prioritizing patient outcomes and keeping the patient at the centre of care is emerging. However, competing philosophies on patient needs, how health is defined and how health is produced and funded is creating and engraining silos in the delivery of health services. Healthcare and health outcomes are produced through a series of activities conducted by diverse teams of health professionals working in concert. Health professionals are continually learning from each patient interaction; however, silos are barriers to information exchange, collaborative evidence generation and health system improvement. This paper presents a systems view of healthcare and provides a systems lens to approach current challenges in health systems. The first part of the paper provides a background on the current state and challenges to healthcare in Canada. The second part presents potential reasons for continued health system underperformance. The paper concludes with a system perspective for addressing these challenges.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,031 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».