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Enregistrement W4407987717 · doi:10.1002/hpm.3898

The Organisational Infrastructure of a Canadian Rural Health Network: A Four‐Year Longitudinal Survey Study

2025· article· en· W4407987717 sur OpenAlexaffabout
Anshu Parajulee, Gal Av‐Gay, Tom Skinner, Jude Kornelsen

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensCapital Regional DistrictUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyRegional scienceBusinessGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Formal networks are increasingly being used as a strategy to address complex health system issues. This study aimed to understand the organisational performance of a novel network, the Rural Surgical and Obstetrical Networks (RSON) in the Canadian province of British Columbia, as it developed and grew over four years. METHODS: Between 2019 and 2022, we administrated an annual 37-item survey on network organisational aspects with RSON leaders. We calculated the percentage of favourable ratings (four or five rating out of five) for each survey item and used a two-tailed Wilcoxon Mann-Whitney rank sum test to compare ratings over time. Key themes in respondent comments were described narratively. RESULTS: Over four years, we distributed 114 survey invitations to RSON leaders and received 77 responses. From 2019 to 2022, 24 out of 37 survey items (65%) had a statistically significant increase in ratings. Ratings and comments indicated that RSON could have improved its function by (a) including more peripheral network members in decision-making and (b) formalising structures and processes for some network areas. Findings also indicate the presence of three network tensions within RSON: inclusiveness versus efficiency, stability versus flexibility, and network operations versus health system operations. CONCLUSION: Study findings validate and build on existing network theories and provide practical learnings for other jurisdictions interested in implementing a network like RSON. Among the tensions identified within RSON, the network operations versus health system operations tension, specific to a healthcare delivery setting, has not been well described previously.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,367 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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