Notice bibliographique
Résumé
First, I conducted a hospital survey of 160 Ontario hospital Chief Executive Officers (CEOs) asking CEOs to self report on the fairness of their priority setting. Eight-six CEOs completed the survey (54%). 60.7% of respondents indicated their hospitals' priority setting was fair. With respect to A4R conditions, respondents indicated their hospitals performed best for 'relevance' (75.0%), followed by 'revision/appeals' (56.6%), 'publicity' (56.0%), and 'enforcement' (39.5%) conditions. Greatest room for improvement existed in meeting the 'enforcement' condition. This study expands on the likely relationship between leadership and priority setting. The overall aim of this research was to describe, evaluate and identify opportunities to improve priority setting in Ontario hospitals using Daniels and Sabin's ethical framework of 'accountability for reasonableness' (A4R). Second, I conducted interviews with 46 CEOs of Ontario hospitals, and developed a framework of leadership characteristics in hospital priority setting, involving: vision, alignment, relationships, values and process. The fledgling framework developed in this research provides, I believe, a leadership guide for decision makers to improve the quality of their leadership, and in so doing, fairness of their priority setting. Overall, the most valuable innovation of this research was the finding of an alignment between leadership concepts and concepts of ethical priority setting. Third, I conducted a policy analysis concerning the implementation of Ontario hospital accountability agreements, evaluated against A4R. Analysis suggested that government only partially met the 'relevance' condition however there was evidence of social learning and movement towards the establishment of inclusive stakeholder arrangements. Evidence suggested government eventually progressed towards meeting the 'publicity' condition. Government only partially met the 'revision/appeals' condition. Government did not meet the 'enforcement' condition, as the other conditions were only partially met. It is my view that regional governance structures in Ontario (i.e. Local Health Integration Networks or LHINs) provide an opportunity for the province to improve the fairness of their accountability agreement processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».