Health system capacity and infrastructure for adopting innovations to care for patients with venous thromboembolic disease.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis and treatment for venous thromboembolic disease (VTE) have evolved considerably through diagnostic and therapeutic innovations. Despite their considerable potential for enhancing care, however, the extent to which these innovations are being adopted in usual practice is unknown. We documented the infrastructure available in hospitals and health regions across Canada for provision of optimal diagnosis and therapy for VTE disease. METHODS: Over the period January 2008 through October 2009, we studied health system infrastructure for care of VTE disease in Canada's 10 provinces and 3 territories and all 94 health regions therein. We interviewed health system managers and/or clinical leaders from all 658 acute care hospitals in Canada and documented key elements of health system infrastructure at the hospital level for these institutions. RESULTS: There was considerable variation across Canada in the availability of key infrastructure for the diagnosis and management of VTE disease. Provinces with higher populations tended to have a large proportion of hospitals with capability to measure d-dimer levels, whereas less populated provinces were more likely to send samples to centralized analysis facilities for d-dimer testing. All provinces and territories had some facilities offering advanced diagnostic imaging, but the number of institutions and the availability of imaging were highly variable (with the proportion offering at least limited availability ranging from 0% to 90%). Only 6 provinces had regions with availability of dedicated early and/or long-term outpatient clinics for VTE disease. CONCLUSIONS: Infrastructure in Canada for optimal care of patients with VTE disease was suboptimal during the study period and was not entirely in step with the evidence. Such shortfalls in health system infrastructure limit the extent to which health care providers can deliver optimal, evidence-based care to their patients. Nationwide evaluations of health system infrastructure such as this one should be undertaken internationally to better characterize quality of care and potential for improvement.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,007 | 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 ».