The Effects of the Affordable Care Act on the Practice of Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Article Abstract Click to enlarge page The Affordable Care Act is going to impact the practice of psychiatry as the number of insured Americans increases. Insurance companies are now required to provide coverage for children and adults with pre-existing conditions, eliminate dollar limits for lifetime coverage, and provide free preventive services. The delivery of psychiatric care is shifting toward preventing illness and creating patient-centered medical homes. Primary care physicians and specialists, such as psychiatrists, will function under new models that emphasize coordinated care teams and incorporate new technologies. Payments for physicians will be based on value rather than volume, and funding for research may include more partnerships to study new care delivery methods. As changes continue through 2014, clinicians must understand how their practice of psychiatry and patient care will be affected. From the Yale School of Medicine and the VA Connecticut Healthcare System, New Haven (Dr Ebert); Johns Hopkins Division of Child and Adolescent Psychiatry, Johns Hopkins Medicine, Baltimore, Maryland (Dr Findling); Penn State Hershey Milton S. Hershey Medical Center, Hershey, Pennsylvania (Dr Gelenberg); The Zucker Hillside Hospital, Glen Oaks; Hofstra North Shore-Long Island Jewish School of Medicine, Uniondale; and Behavior Health Services, North Shore-Long Island Jewish Health System, New Hyde Park, New York (Dr Kane); Bipolar Clinic and Research Program, Depression Clinical and Research Program, Harvard Medical School, and Massachusetts General Hospital, Boston (Dr Nierenberg); Banner Alzheimer's Institute, Alzheimer's Prevention Initiative, and the University of Arizona College of Medicine, Phoenix (Dr Tariot).†‹
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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 | 0,038 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,008 |
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 ».