The surprising politics of learning health systems
Notice bibliographique
Résumé
Learning Health Systems (LHS) are an increasingly common element of health policy reform efforts in a number of jurisdictions. There is little disagreement around the LHS vision, and early adopters provide some development guidance. Despite the attractiveness of the LHS vision, progress on adoption by systems remains slow. In this commentary, we consider one potential reason, namely politics, or the ways in which government bodies, interest groups, and political ideas shape structures and policies. LHS can change the ways that health systems work and interact with payors and populations and thereby create political challenges. The need for upfront new investment to build capacity for LHS activities, the creation of new partnerships or collaborations, increased transparency, and the direct engagement of populations can all create political risks and subsequent barriers. With a broad population health focus that extends across typical political cycles, politics may create an even greater barrier. We suggest that building strong engagement, clear and transparent accountabilities, communities of practice and other vehicles to promote data sharing and transparency, and careful attention to risk management may all help reduce political challenges. Some sets of policies-like value-based care-can support these sorts of changes and accelerate the adoption of LHS.
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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 | 0,021 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,042 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».