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Enregistrement W7008254292

An Assessment of How Targeted Health Policies were used to Influence Access to Radiation Therapy Services in Ontario, Canada between 1997 and 2017

2022· dissertation· W7008254292 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringSuitePoliticsHealthcare policyPublic policyAccountabilityHealth carePublic healthHealth policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research provides a broad understanding of the impact of policy on access to radiation therapy (RT) in Ontario. A suite of policies implemented over 20 years address RT wait times and utilization aspects of access to care. The overarching research question was: “What was the impact of provincial and cancer centre level health policies on access to RT in Ontario between 1997 and 2017?” A case study design with multiple embedded units was used. The case was Cancer Care Ontario (CCO), and the embedded units included four representative regional cancer centres. Methods included a document review, longitudinal quantitative data collection, and key informant interviews. The theoretical underpinning was an extension of Kingdon’s Multiple Streams Framework, which collectively examines the problem, solutions and politics surrounding an issue. The access to RT problem evolved from a wait times issue to a utilization issue. Thirty-seven policies were identified and categorized as: (1) improving existing RT capacity, (2) system planning, (3) performance management, (4) human resources, and (5) building new RT capacities. During the first decade, policies were reactive in design, resulting in short-term wait time improvements. Policies in the second decade were more proactive and strategic, providing longer-term solutions. Building new cancer centres yielded the largest sustainable improvement to RT access. Restructuring CCO’s role to an oversight body, and changes to funding mechanisms were necessary system planning policies that also supported access improvement. Politics was highly influential across all levels, with negative media press, public pressure, local politics, and a healthy economy as factors. The Ontario cancer systems’ Regional Vice President role operated as an effective policy entrepreneur. They were able to adapt provincial policy to implement innovative access solutions locally. This longitudinal study provides useful insights into the evolution of Ontario’s cancer system as a more close-knit community of stakeholders, allowing the approach to policy implementation to mature from more reactive to proactive. Access to care continues to be a government priority, particularly as the world struggles through the COVID-19 pandemic. Learnings from this study can inform policy implementation decision-making surrounding access to RT and more broadly cancer and health services.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,443 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
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