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Enregistrement W2039213534 · doi:10.1097/hcm.0b013e31827edbfe

Does the Planetree Patient-Centered Approach to Care Pay Off?

2013· article· en· W2039213534 sur OpenAlexaff
Michel Coulmont, Chantale Roy, Lucie Dumas

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingRevenueBurnoutWork (physics)Health careBusinessRehabilitationPatient satisfactionPublic relationsNursingMarketingFinancePsychologyMedicineEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the Planetree patient-centered approach to care is being implemented in many institutions around the world, its impact is still the subject of some debate. On the one hand, it is viewed as the most cost-effective way to provide care and create a positive work environment that reduces staff burnout. On the other hand, it is argued that it requires higher staffing ratios and a substantial infusion of financial resources and is time consuming, which in turn results in more work. The present study addresses the economic agenda of the Planetree patient-centered approach to care and has been designed to answer the following question: do the advantages of the Planetree patient-centered approach outweigh its costs? This question is of considerable interest for health care administrators and managers because the relevant authorities the world over have limited resources to allocate to health care organizations. Using a trend analysis approach to cost-benefit in a rehabilitation center, this study shows that the revenues the model generates are greater than the costs of implementing it. Fewer grievances and vacant positions, an improved employee retention rate, a better working atmosphere, and a high level of employee satisfaction (higher than in similar establishments) were also noted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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