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Enregistrement W2096657919 · doi:10.1377/hlthaff.2011.0923

New 2011 Survey Of Patients With Complex Care Needs In Eleven Countries Finds That Care Is Often Poorly Coordinated

2011· article· en· W2096657919 sur OpenAlexaboutno aff
Cathy Schoen, Robin Osborn, David Squires, Michelle M. Doty, Roz Pierson, Sandra Applebaum

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMedicineFamily medicinePaymentDeveloped countryBusinessNursingEconomic growthEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Around the world, adults with serious illnesses or chronic conditions account for a disproportionate share of national health care spending. We surveyed patients with complex care needs in eleven countries (Australia, Canada, France, Germany, the Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States) and found that in all of them, care is often poorly coordinated. However, adults seen at primary practices with attributes of a patient-centered medical home--where clinicians are accessible, know patients' medical history, and help coordinate care--gave higher ratings to the care they received and were less likely to experience coordination gaps or report medical errors. Throughout the survey, patients in Switzerland and the United Kingdom reported significantly more positive experiences than did patients in the other countries surveyed. Reported improvements in the United Kingdom tracked with recent reforms there in health care delivery. Patients in the United States reported difficulty paying medical bills and forgoing care because of costs. Our study indicates a need for improvement in all countries through redesigning primary care, developing care teams accountable across sites of care, and managing transitions and medications well. The United States in particular has opportunities to learn from diverse payment innovations and care redesign efforts under way in the other study countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations453
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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