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Enregistrement W4413835315 · doi:10.24908/iqurcp19066

Regional Health Workforce Planning for Integrated Care Models: Application of a Workforce Planning Toolkit in One Ontario Health Team

2025· article· en· W4413835315 sur OpenAlexaffvenueabout
Annie Webber

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceWorkforce planningHealth careWorkforce developmentWorkforce managementNursingBusinessKnowledge managementProcess managementMedicineComputer scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Canada is experiencing a health workforce crisis. Integrated models of care, including Ontario Health Team (OHTs), are important examples of large-scale reform focusing on local populations and a regional health workforce. To ensure a workforce meets population needs, we must use a regional approach to workforce planning. While significant work has been published on health workforce planning, few examples of how regional integrated care systems can apply workforce planning models to address population needs exist. This project aims to inform policy to support regional workforce planning for integrated care strategies. Methods: Using an exploratory mixed methods single case study design, an OHT including rural and urban populations served as the case. The selected Health Workforce Planning Model (HWPM) identified in a scoping review was applied. A mixed methods approach included multiple regional, provincial and federal data sources to describe the population, health needs and service providers. Document analysis of publicly available workforce planning documents across all OHTs was completed. Discrete analysis was conducted for quantitative data. Results: Using the HWPM, data was captured regarding service requirements (population data demographics, health status, health services utilization) and capacity (health workforce) to identify potential gaps. 6 federal/provincial data sets were used to describe the population. 19/93 regional organizations completed surveys to obtain workforce data. Review of 54 OHT websites found only 12 had documents mentioning health workforce planning, including strategic plans (66.7%) and other reports. Conclusions: Key recommendations focused on the need for: health workforce planning governance structures and accountability provincially and within OHTs; standardized and comprehensive data and reporting across sectors; and infrastructure at the provincial level and within regions to support health workforce 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission3
Résumé présentoui

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