Evaluating Priority Setting Success in Healthcare: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In healthcare today, decisions are made in the face of serious resource constraints. Healthcare managers are struggling to provide high quality care, manage resources effectively, and meet changing patient needs. Healthcare managers who are constantly making difficult resource decisions desire a way to improve their priority setting processes. Despite the wealth of existing priority setting literature (for example, program budgeting and marginal analysis, accountability for reasonableness, the 'describe-evaluate-improve' strategy) there are still no tools to evaluate how healthcare resources are prioritised. This paper describes the development and piloting of a process to evaluate priority setting in health institutions. The evaluation process was designed to examine the procedural and substantive dimensions of priority setting using a multi-methods approach, including a staff survey, decision-maker interviews, and document analysis.\nMETHODS: The evaluation process was piloted in a mid-size community hospital in Ontario, Canada while its leaders worked through their annual budgeting process. Both qualitative and quantitative methods were used to analyze the data.\nRESULTS: The evaluation process was both applicable to the context and it captured the budgeting process. In general, the pilot test provided support for our evaluation process and our definition of success, (i.e., our conceptual framework).\nCONCLUSIONS: The purpose of the evaluation process is to provide a simple, practical way for an organization to better understand what it means to achieve success in its priority setting activities and identify areas for improvement. In order for the process to be used by healthcare managers today, modification and contextualization of the process are anticipated. As the evaluation process is applied in more health care organizations or applied repeatedly in an organization, it may become more streamlined.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».