Commissioning health services for First Nations, regional, and remote populations: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Commissioning for health services has been implemented as one approach to improve the quality and access to healthcare for First Nations, regional and remote populations. This review systematically scoped the literature for studies that described or evaluated the governance, funding, implementation and outcomes from health service commissioning targeting these groups in Canada, Australia, Aotearoa/New Zealand and the United States (CANZUS nations). METHODS: Seventeen databases were searched for relevant peer reviewed and grey literature studies published in English from 2010 to 2023. Grounded theory methods were used to identify the enablers and strategies or processes that support commissioning and any challenges to implementation. RESULTS: Overall, 29 Peer reviewed and 18 grey literature studies remained after screening. The studies reported enabling conditions for effective commissioning including operating models that were responsive to beneficiary needs, workforce and technical capability, flexibility and duration of contracts, adequate funding, and achievable health outcomes and indicators. Supporting strategies focussed on multi-actor collaboration, relationship building, and service innovation. Reported impacts included improved access to care, and self-determination and wellbeing for First Nations populations. Challenges related to inflexible funding, high transaction costs, overcompliance, and poor relationships. Most studies were process evaluations or descriptions of the application of commissioning to various health areas, with comparatively limited assessment of the impacts across the health system, or on health status. CONCLUSION: Findings suggests that a relational model drives success in commissioning for health and wellbeing services for First Nations, regional and remote populations. The relational model presented in this review is supported by the following attributes: responsive, resourced, collaborative, equitable, innovative and self-determined: and when applied by multiple actors in the commissioning process can address the complex health and wellbeing needs of end users.
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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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».