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Enregistrement W7117758776 · doi:10.1108/ijhg-07-2025-0111

Optimizing Ontario Health Teams (OHTs): insights from global public health governance

2025· article· en· W7117758776 sur OpenAlexaffabout
Atharv Joshi, Mausam Vadakkayil, Tysanth Kumar, Benson Law, Shannon Sibbald

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceHealth careHealthcare systemPopulation healthPublic healthPopulationClinical governanceGlobal health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Primary healthcare serves as the first point of access to medical services for the general population. As newer primary healthcare systems emerge, they often take time to refine their governance structures to maximize population health outcomes aligned with the quadruple aim. This study aims to explore and share learnings on how governance structures influence the performance and success of primary healthcare systems in respect to Ontario, Canada. Design/methodology/approach We conducted an analysis of the governance structures of several successful healthcare systems around the world. The study focused on identifying core governance functions—such as priority setting, performance monitoring, and accountability—that contribute to the effectiveness of these systems. Findings Our analysis suggests that successful health systems are typically rooted in governance frameworks that emphasize clear priority setting, continuous performance monitoring, and mechanisms for accountability. These elements appear to be critical in enabling healthcare systems to achieve better population health outcomes. Originality/value This commentary contributes to the literature by synthesizing governance strategies from high-performing global health systems and offering targeted recommendations for developing primary healthcare systems. The findings provide practical guidance for policymakers seeking to enhance governance to meet the quadruple aim.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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