Chronic Disease Management: It's Time for Transformational Change!
Notice bibliographique
Résumé
The authors of the lead essay present a compelling case for the development and implementation of a national strategy on chronic disease prevention and management (CDPM). The literature demonstrates that the Chronic Care Model can improve quality and reduce costs. Substantial evidence supports the role of health information technologies such as electronic health records (EHRs) in achieving these goals. However, an interoperable pan-Canadian health infostructure does not exist; funding is required to establish this across the continuum of care. An investment of $350 per capita would provide a robust health technology platform to support a national CDPM strategy. Such an investment would deliver annual benefits of $6-$7.6 billion; this could be leveraged to support national healthcare priorities such as CDPM. EHRs will improve decisions about care, reduce system errors and increase efficiency. They will also improve our ability to measure, assess and manage care. We cannot run a high-performing health system without sound data. This was a key step to enabling progress on wait times management. Leadership is required if a national CDPM strategy is to become reality. The authors made a convincing case for the development of a national strategy; we need to turn their words into actionable events to gain necessary momentum.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».