Retour vers le futur
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, l'amélioration de l'expérience des patients est devenue une priorité des politiques de santé. Le perfectionnement et la normalisation des outils et systèmes pour surveiller les mesures de l'expérience des patients augmentent, tandis que la tendance vers une plus grande reddition de compte sur des améliorations durables et abordables se confirme. Pour de nombreux professionnels de la santé, ce phénomène fait foi d'un intérêt renouvelé pour les besoins et priorités fondamentaux des patients, après des décennies où les changements structurels et technologiques ont dominé les programmes de santé. Pour les leaders en santé canadiens, l'amélioration de l'expérience des patients comporte actuellement de grands défis et de belles possibilités. À cet égard, l'expérience des organisations partenaires du groupe Studer au Canada est à la fois pertinente et instructive. Ces organisations ont adopté un modèle, du nom de Evidence-Based Leadership (EBL, ou leadership fondé sur des données probantes), qui favorise et soutient l'harmonisation de l'ensemble des activités et des comportements, conformément à des objectifs organisationnels précis, y compris des améliorations mesurables de l'expérience des patients. Le présent article expose des études de cas d'organisations qui ont adopté l'EBL. Ces organisations ont réalisé des progrès rapides en matière d'indicateurs de l'expérience des patients, ainsi que dans des secteurs essentiels comme les résultats cliniques, la sécurité et le rendement financier. Les données émergentes sur les facteurs et processus qui sous-tendent ces améliorations sont également abordées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".