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Enregistrement W4413366189 · doi:10.5334/ijic.nacic24057

Development and Implementation of a System Accountability Framework for Nova Scotia

2025· article· en· W4413366189 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Cichonski, Aruna Mitra, Anuja Panditrao, Joyce Oiwun Cheung, Elizabeth Rogers Salvaterra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaAccountabilityProcess managementPolitical scienceBusinessPublic administrationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population growth and comorbidity are driving demand for episodic care and extended community supports creating backlogs in access, particularly for emergency care in Nova Scotia. In an effort to optimize access to care, Nova Scotia Health implemented a cross-sectoral framework to help move patients through their acute care journey. The Framework was led by the Integrated Acute and Episodic Clinical Services Network. IImplementation success requires close partnerships within Nova Scotia Health (e.g. Access and Flow Network, Primary Health Care Network, Perioperative Network, Performance and Analytics, Research and Innovation, Continuing Care) as well as external partners (e.g. Emergency Health Services, Department of Health and Wellness, Department of Seniors and Long Term Care, Department of Community Services). Within each zone of accountability, Network and operational teams collaborated to develop and implement shared metrics and local models and policies that can be mapped to each metric. Ambulance offload time was selected as a state variable that reflects overall flow in the acute care system with a Phase goal of reducing 90th percentile ambulance offload time by 50% (0% per month over 5 months. Tools included models of care, leaning processes, integrating Action for Health Initiatives, policies and reporting templates. Weekly communications and check-in meetings including operational leaders across health sectors provide an opportunity to report on progress and share early successes and opportunities for spread and scale. A dashboard (in development) provides a line of site to weekly performance. The Framework has been integrated as a key support for a larger provincial initiative called Operational Excellence which provides structured reporting and operational grip. Currently in week 4, implementation has already had impact including: This week, there were ,46 inpatient admissions and ,069 discharges. Out of ,372 ambulance offloads in week 4, only 65 took longer than the designated time cut off at the site, a drop from 3 in 2023. 30.6% of ambulance offloads were completed within 30 minutes (compared with 27.8% last year), and 90% were completed within 46.3 minutes (compared with 237 minutes last year). Over 228 ambulance hours were returned to the communities. EHS has reported a decrease in their ambulance response time over the past six months. Current response times for emergency calls are averaging 20 minutes. Efforts continue to address surge capacity, with a focus on implementing strategies and processes to improve provider response times and patient stays. This involves streamlining discharge processes for smoother patient flow.The challenges that the Framework aims to address are common to many health jurisdictions. This initiative demonstrates a real-life implementation of the recommendations supported by the national CAEP EM-POWER report and a view to how providing a system-wide framework can help teams at all levels of care develop and implement improvements that are based on a common shared goal: each patient receives the right care in the right setting, from the right provider. The poster will share challenges and opportunities related to the development and implementation of the Framework.The Framework may inform modification of existing Strategic Deployment Review (SDR) meetings to align more closely with System Accountability. The Framework, and the supporting network of metrics, will help to inform further improvements including frontline care and processes and broader health service planning.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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