MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6921223707 · doi:10.60967/healthnz.29631467.v2

Accomplishing reform: successful case studies drawn from the health systems of 60 countries

2025· article· en· W6921223707 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationWorkforceHealth careProcess (computing)Quality (philosophy)Healthcare systemDiversity (politics)Health care reform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Braithwaite, J., Mannion, R., Matsuyama, Y., Shekelle, P., Whittaker, S., Al-Adawi, S., ... & Hughes, C. (2017). Accomplishing reform: successful case studies drawn from the health systems of 60 countries. International Journal for Quality in Health Care, 29(6), 880-886.Link to full textAbstractHealthcare reform typically involves orchestrating a policy change, mediated through some form of operational, systems, financial, process or practice intervention. The aim is to improve the ways in which care is delivered to patients. In our book 'Health Systems Improvement Across the Globe: Success Stories from 60 Countries', we gathered case-study accomplishments from 60 countries. A unique feature of the collection is the diversity of included countries, from the wealthiest and most politically stable such as Japan, Qatar and Canada, to some of the poorest, most densely populated or politically challenged, including Afghanistan, Guinea and Nigeria. Despite constraints faced by health reformers everywhere, every country was able to share a story of accomplishment-defining how their case example was managed, what services were affected and ultimately how patients, staff, or the system overall, benefited. The reform themes ranged from those relating to policy, care coverage and governance; to quality, standards, accreditation and regulation; to the organization of care; to safety, workforce and resources; to technology and IT; through to practical ways in which stakeholders forged collaborations and partnerships to achieve mutual aims. Common factors linked to success included the 'acorn-to-oak tree' principle (a small scale initiative can lead to system-wide reforms); the 'data-to-information-to-intelligence' principle (the role of IT and data are becoming more critical for delivering efficient and appropriate care, but must be converted into useful intelligence); the 'many-hands' principle (concerted action between stakeholders is key); and the 'patient-as-the-pre-eminent-player' principle (placing patients at the centre of reform designs is critical for success).PMID: 29036604

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0310,021
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0050,021
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetHealthcare Quality and ManagementTravaux en français237 207