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Enregistrement W4409337844 · doi:10.5334/ijic.icic24599

Using Human-centred Design to Explore a Day in the Life of a Population Health Management Analyst

2025· article· en· W4409337844 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Meyer, Anne Wojtak, Jacobi Elliott, Alexander Smith, Linda Crossley-Hauch, Sarah Jarmain, Gina Johar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationMedicineNursingPsychologyKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Population Health is one of the International Foundation for Integrated Care’s 9 pillars of integrated care and Population Health Management (PHM) is gaining interest as a means of addressing some of the greatest challenges in population health and wellbeing around the world. In our workshop at ICIC 2023, an international audience validated 5 key structures required to operationalize Integrated Care and PHM: Population Registry; Provider Registry; Integrated Shared Care Record; Population Health Management Information System; and Collaborative Governance. Attendees from numerous international jurisdictions noted progress in each area, but widely varying strategies and level of maturity. Since, our team has been working with the Ontario Health Team Coalition for PHM as part of Ontario, Canada’s health system transformation. This group has explored the digital solutions and infrastructure required to support PHM in a Canadian Context using human-centred design principles. Erwin and Krishnan (2016) describe human-centred design (HCD) as “redesigning healthcare to fit with people”. It involves a deep understanding of people and their needs, engaging stakeholders throughout the design process, and using a systems approach to understand the intersection between the different parts of the system and the downstream impacts to service or product design decisions. Objective: Participants will be introduced to the concept of human-centred design and application of the approach in Ontario to explore a Population Health Management Analyst role. Participants will be invited to share/consider whether this role exists within their system and how HCD could enhance design of systems to support these people. We hope to foster discussion, share learnings, and develop relationships between participants. Workshop details (60-minutes) 5 minutes – introduction and context 10 minutes – PHM and human-centred design 10 minutes – a “day-in-the-life” of a Population Health Management Analyst 25 minutes – small group discussion - Does this role exist within your healthcare system? - What information do/should they have access to? - How is/can this information be integrated? - How is/can this information used to carry out PHM? - What are some of the key considerations in establishing this role and supporting infrastructure? 10 minutes – report back/summary Summary: Our 2023 workshop was well-received largely because it afforded attendees the opportunity to discuss their local context and hear from others about their experiences. ICIC attendees generally agree on the principles of Integrated Care and PHM. However, implementation remains challenging largely due to the diversity of regional context between healthcare systems. While participants in our 2023 workshop agreed that a Population Health Management Information System is required, none identified complete satisfaction with their current state. Group discussion revealed insights into how differing health system context was contributing to succeeding/struggling to build and/or harness the benefits of a Population Health Management Information System. Human-centred design allows participants to remove themselves from these contexts and explore the core functions of a role like a PHM Analyst. From there, participants will be supported to unpack how this is (or could be) established within their local system; while learning from the experiences of others.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,036
Communication savante0,0190,010
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,367
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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