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Enregistrement W4415835982 · doi:10.1177/11786329251388774

Defining and Measuring the Goldilocks Zone in Healthcare: A Review of Metrics and Models

2025· review· en· W4415835982 sur OpenAlex
Chun En Yau, Kemin Zhou, Jason Chin Huat Yap, Isaac KS Ng, Qin Xiang Ng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Services Insights · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoldilocks principleOperationalizationHealth careDisinvestmentUnderpinningKey (lock)Healthcare systemBalance (ability)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Goldilocks Zone", a term borrowed from astrophysics, describes the optimal range where conditions are just right to support life. In healthcare, this metaphor captures the imperative to balance underuse and overuse of medical services, ensuring care is neither excessive nor insufficient but instead maximally effective, equitable, and sustainable. As health systems confront rising costs, workforce constraints, and growing demands for person-centred care, the search for this balance has become increasingly urgent. This review explores how the concept of the Goldilocks Zone can be operationalized in modern healthcare systems. We examine two core dimensions that define this balance: person-centredness and operational efficiency. Person-centredness requires attention to accessibility, patient satisfaction, and equity. Drawing on global data, we explore how barriers such as cost, geography, and social inequality limit access to care, and we highlight the role of robust primary care systems and tailored wait-time benchmarks in ensuring responsive, equitable delivery. At the same time, we caution against the misuse of performance metrics that may obscure real disparities. Operational efficiency is evaluated across the continuum of screening, diagnosis, and care management. We review frameworks such as Wilson and Jungner's screening principles and their modern adaptations, as well as diagnostic threshold models and strategies to reduce inappropriate care utilization. Key indicators, including avoidable hospitalizations and ambulatory care-sensitive condition rates, offer insight into system inefficiencies and opportunities for reform. We propose a practical framework for identifying whether a healthcare system is within the Goldilocks Zone and recommend policy levers to help maintain or widen this zone. Ultimately, the Goldilocks Zone is not a fixed destination but a dynamic and evolving balance that requires continual adaptation. As healthcare systems grow more complex, the value of this metaphor lies in guiding both conceptual thinking and concrete policy design.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,349 · 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