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Enregistrement W6903409478 · doi:10.11575/prism/44694

A multi-step approach to developing a health system evaluation framework for community-based health care

2022· other· en· W6903409478 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodConceptualizationHealth careContext (archaeology)Conceptual frameworkDelphiStakeholderQuality (philosophy)Tier 1 network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Community-based health care (CBHC) is a shift towards healthcare integration and community services closer to home. Variation in system approaches harkens the need for a conceptual framework to evaluate outcomes and impacts. We set out to develop a CBHC-specific evaluation framework in the context of a provincial ministry of health planning process in Canada. Methods A multi-step approach was used to develop the CBHC evaluation framework. Modified Delphi informed conceptualization and prioritization of indicators. Formative research identified evaluation framework elements (triple aim, global measures, and impact), health system levels (tiers), and potential CBHC indicators (n = 461). Two Delphi rounds were held. Round 1, panelists independently ranked indicators on CBHC relevance and health system tiering. Results were analyzed by coding agreement/disagreement frequency and central tendency measures. Round 2, a consensus meeting was used to discuss disagreement, identify Tier 1 indicators and concepts, and define indicators not relevant to CBHC (Tier 4). Post-Delphi, indicators and concepts were refined, Tier 1 concepts mapped to the evaluation framework, and indicator narratives developed. Three stakeholder consultations (scientific, government, and public/patient communities) were held for endorsement and recommendation. Results Round 1 Delphi results showed agreement for 300 and disagreement for 161 indicators. Round 2 consensus resulted in 103 top tier indicators (Tier 1 = 19, Tier 2 = 84), 358 bottom Tier 3 and 4 indicators, non-CBHC measure definitions, and eight Tier 1 indicator concepts—Mortality/Suicide; Quality of Life, and Patient Reported Outcome Measures; Global Patient Reported Experience Measures; Cost of Care, Access to Integrated Primary Care; Avoidable Emergency Department Use; Avoidable Hospitalization; and E-health Penetration. Post Delphi results refined Tier 3 (n = 289) and 4 (n = 69) indicators, and identified 18 Tier 2 and 3 concepts. When mapped to the evaluation framework, Tier 1 concepts showed full coverage across the elements. ‘Indicator narratives’ depicted systemness and integration for evaluating CBHC. Stakeholder consultations affirmed endorsement of the approach and evaluation framework; refined concepts; and provided key considerations to further operationalize and contextualize indicators, and evaluate CBHC as a health system approach. Conclusions This research produced a novel evaluation framework to conceptualize and evaluate CBHC initiatives. The evaluation framework revealed the importance of a health system approach for evaluating CBHC.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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