Improving Cardiovascular Outcomes in Nova Scotia (ICONS): A Successful Public-Private Partnership in Primary Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Broadly defined, disease, or health management, is a focused application of resources to improve patient outcomes; its premise: things can be better. In particular, the gap between what best care could be, and what usual care is, can be reduced and, consequently, care and outcomes can be improved. This paper reviews the evolution of the partnership/measurement paradigm of disease management and considers its value in sustaining Canadian healthcare. Lessons from ICONS (Improving Cardiovascular Outcomes in Nova Scotia), a major public-private health partnership of physicians, nurses, pharmacists, patients and their advocacy groups, government and industry, are highlighted. Launched in 1997, ICONS' proof-of-concept phase ended in 2002. Due to its positive impact on the cardiovascular health of the population and its integrated and accountable administrative processes, ICONS became an operational program of the Nova Scotia Department of Health. This successful community-based partnership represents a major achievement in organizational behaviour in the arena of primary healthcare. It supports optimal care as evidence-based and seamless, recognizing the patient as the nucleus. It should be considered for other disease states and constituencies where the goals are closing care gaps and delivering the best health to the most people at the best cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».