Evaluating Complex Healthcare Systems: A Critique of Four Approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to bring clarity to the emerging conceptual and methodological literature that focuses on understanding and evaluating complex or 'whole' systems of healthcare. An international working group reviewed literature from interdisciplinary or interprofessional groups describing approaches to the evaluation of complex systems of healthcare. The following four key approaches were identified: a framework from the MRC (UK), whole systems research, whole medical systems research described by NCCAM (USA) and a model from NAFKAM (Norway). Main areas of congruence include acknowledgment of the inherent complexity of many healthcare interventions and the need to find new ways to evaluate these; the need to describe and understand the components of complex interventions in context (as they are actually practiced); the necessity of using mixed methods including randomized clinical trials (RCTs) (explanatory and pragmatic) and qualitative approaches; the perceived benefits of a multidisciplinary team approach to research; and the understanding that methodological developments in this field can be applied to both complementary and alternative medicine (CAM) as well as conventional therapies. In contrast, the approaches differ in the following ways: terminology used, the extent to which the approach attempts to be applicable to both CAM and conventional medical interventions; the prioritization of research questions (in order of what should be done first) especially with respect to how the 'definitive' RCT fits into the process of assessing complex healthcare systems; and the need for a staged approach. There appears to be a growing international understanding of the need for a new perspective on assessing complex healthcare systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle