Canada's Future Healthcare: Can It Be Better? Will It Be Better?
Notice bibliographique
Résumé
Thought leaders envisage high-performing partnerships of engaged community practitioners, informed patients and non-professional caregivers collaborating continuously, and efficiently, to improve care and outcomes for whole patient populations. These primary care health social networks would be facilitated by needs-based training, meaningful measurements, sustained funding, effective leadership and integration with available resources and processes. Broadly voiced opinion supports such integrated, community-focused partnership and data-driven healthcare models, and a province-wide implementation of the model for acute and chronic cardiac diseases in Nova Scotia has conclusively demonstrated sustained improvements in clinical and economic outcomes. A reasonable hypothesis, then, is that such strategies will be rapidly adopted to effectively manage the primary care of our increasingly aged populations, with their large and recalcitrant gaps between usual and best care. However, there are impediments to widespread adoption in the short term, not the least being disparities in various key stakeholders' level of preference, commitment, resolve and clout in making the necessary decisions to adopt and sustain the strategies. Thus, while we know things can be better in Canadian healthcare, the answers to, will they? and, when? remain less certain.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| 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 | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».