Does the ideal health care system exist? Will it be accepted in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Let’s face it, surgery is expensive, resource intensive and complex. In most Canadian provinces, health care has assumed >50% of the overall provincial budget and these costs show no signs of falling. On a cursory count, at least one dozen separate processes need to dovetail for a surgical procedure to occur, including a suitable infrastructure (preoperative, operative, recovery), appropriate equipment, adequate human resources (nursing, anesthesia, surgery and support staff) and aligned patient variables (correct indication, informed consent, fasted, etc). In the United States, health systems leverage the operating room as a profit centre, passing these costs to the insurer, while in Canada (and other socialized health care systems), the operating room is the most expensive cost centre in any facility. Currently, the United States leads the world in health care spending, which has surpassed 17% of gross domestic product (GDP). Although not as high in Canada, health care spending was approaching 12% of GDP. Throughout the world, many surgical techniques have been standardized, with reportable standardized outcomes related to the specific surgery. Little comparative data are available to evaluate the system providing the resources for the reconstructive surgeon and their patients. As these health delivery systems evolve, the question as to what is ideal continually arises.
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 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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,024 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».