Regional Health Workforce Planning for Integrated Care Models: Application of a Workforce Planning Toolkit in One Ontario Health Team
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,048 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».