Administrative health data in Canada: lessons from history
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health decision-making requires evidence from high-quality data. As one example, the Discharge Abstract Database (DAD) compiles data from the majority of Canadian hospitals to form one of the most comprehensive and highly regarded administrative databases available for health research, internationally. However, despite the success of this and other administrative health data resources, little is known about their history or the factors that have led to their success. The purpose of this paper is to provide an historical overview of administrative data for health research in Canada to contribute to the institutional memory of this field. METHODS: We conducted a qualitative content analysis of approximately 20 key sources to construct an historical narrative of administrative health data in Canada. Specifically, we searched for content related to key events, individuals, challenges, and successes in this field over time. RESULTS AND DISCUSSION: In Canada, administrative data for health research has developed in tangent with provincial research centres. Interestingly, the lessons learned from this history align with the original recommendations of the 1964 Royal Commission on Health Services: (1) standardization, and (2) centralization of data resources, that is (3) facilitated through governmental financial support. CONCLUSIONS: The overview history provided here illustrates the need for longstanding partnerships between government and academia, for classification and standardization are time-consuming and ever-evolving processes. This paper will be of interest to those who work with administrative health data, and also for countries that are looking to build or improve upon their use of administrative health data for decision-making.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».