How Can Primary Care Cross the Quality Chasm?
Notice bibliographique
Résumé
The chasm between knowledge and practice decried by the Institute of Medicine (IOM) is the result of other chasms that have not been addressed. They include the chasm between what we know and what we need to know to improve care; the chasm between those who provide primary care and those who do not fund, study, support, or publish practical primary care studies; and the chasm between research and quality improvement (QI). These chasms are a result of problematic concepts, attitudes, traditions, time frames, and financing approaches among the various participants. If we are to facilitate the production and use of the knowledge needed for primary care to cross IOM's chasm, major changes are needed. These changes include the following: (1) admission by all primary care professions that we have quality problems that require our unified attention and action; (2) conversion of the paradigm from "translate research into practice" to "optimizing health and health care through research and QI"; (3) development and facilitation of more partnerships among clinicians, researchers, and care delivery leaders for engaged scholarship in both research and QI; (4) modification of the agendas and methods of funders and researchers so they emphasize the problems of patients and patient care and support practical time frames and research designs; and (5) facilitation by funders and journals of the dissemination and implementation of lessons from QI and practical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,087 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,020 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».