Future of Multimorbidity Research: How Should Understanding of Multimorbidity Inform Health System Design?
Notice bibliographique
Résumé
Many people living with chronic conditions have multiple chronic conditions. Multimorbidity is defined here as the co-existence of two or more chronic conditions, where one is not necessarily more central than the others. Multimorbidity affects quality of life, ability to work and employability, disability and mortality. Currently, clinicians have limited guidance or evidence as to how to approach care decisions for such patients. Understanding how to best care and design the health system for patients with multimorbidity may lead to improvements in quality of life, utilization of healthcare, safety, morbidity and mortality. The objective of this paper is to review the implications of multimorbidity for the design of health system and to understand the research needs for this population. The consideration of people with multimorbidity is essential in the design and evaluation of health systems. Fundamentally, people with multimorbidity should receive a patient — and family-centered approach to care throughout the health system, and understanding how to deliver this type of care in effective and efficient ways is an enormous challenge, and opportunity, for clinicians, researchers, and policy makers today.
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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 | 0,237 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».