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Enregistrement W6980441802

CASE 11: Evaluating a Public Health Program for Continuous Quality Improvement: Options and Methods in a Time of Pandemic

2021· article· en· W6980441802 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthContext (archaeology)Quality (philosophy)Best practiceHealth careHealth policyWork (physics)International healthUnit (ring theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, a review of the public health inspection program by the Middlesex-London Health Unit (MLHU) identified a gap in how its Environmental Health and Infectious Disease division evaluated mandatory public health services. To meet the requirements of the Ontario Public Health Standards, the MLHU must implement important recommendations from the review to ensure the most effective and efficient service model is delivered. One recommendation under consideration is to initiate activities that will entrench quality assurance and promote continuous quality improvement through monitoring and integration of findings from client experience into MLHU’s mandatory public health services. Rex Paul, the Manager of the Food Safety and Healthy Environment team at the MLHU, wants to initiate an evaluation framework for mandatory public health inspection programs. He is interested in exploring best practices and/or approaches for evaluating experiences of public pool and spa operators. This will serve as a pilot to assess client experiences with other mandatory public health services. Additionally, Rex wants to know the best data collection methods for the assessment of mandatory public health services in the context of COVID-19 pandemic. This will take a different approach as it is focused on improving the performance of staff who conduct regulatory work that enforces rules as opposed to previous client experience surveys where clients seek services from Public Health (vaccines, sexual health checks, smoking cessation, etc.).\nThis case outlines the procedures and approaches for the evaluation of a public health program. It discusses relevant tools including logic models useful for clarifying the purpose of evaluation, mapping out an evaluation plan, identifying data collection tools, and collecting important information to address evaluation needs. The case also describes the importance of organizational standards and stakeholder consultations towards effective data collection and analysis for overall improvement in the program outcome.\nThis process will help Paul’s team understand best approaches for collecting client feedback and incorporating findings to improve delivery of mandatory public health services. It will eventually provide baseline information for the planned monitoring of all regulated clients’ experiences of the MLHU’s mandatory programs.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,434
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
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