A Scoping Review and Thematic Classification of Patient Complexity: Offering a Unifying Framework
Notice bibliographique
Résumé
The path to improving healthcare quality for individuals with complex health conditions is complicated by a lack of common understanding of complexity. Modern medicine, together with social and environmental factors, has extended life, leading to a growing population of patients with chronic conditions. In many cases, there are social and psychological factors that impact treatment, health outcomes, and quality of life. This is the face of complexity. Care challenges, burden, and cost have positioned complexity as an important health issue. Complex chronic conditions are now being discussed by clinicians, researchers, and policy-makers around such issues as quantification, payment schemes, transitions, management models, clinical practice, and improved patient experience. We conducted a scoping review of the literature for definitions and descriptions of complexity. We provide an overview of complex chronic conditions, and what is known about complexity, and describe variations in how it is understood. We developed a Complexity Framework from these findings to guide our approach to understanding patient complexity. It is critical to use common vernacular and conceptualization of complexity to improve service and outcomes for patients with complex chronic conditions. Many questions still persist about how to develop this work with a health and social care lens; our framework offers a foundation to structure thinking about complex patients. Further insight into patient complexity can inform treatment models and goals of care, and identify required services and barriers to the management of complexity. Journal of Comorbidity 2012;2:1-9.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».