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Enregistrement W2146761117 · doi:10.3402/ijch.v70i5.17859

Innovations in health service organization and delivery in northern rural and remote regions: a review of the literature

2011· review· en· W2146761117 sur OpenAlexaff
Craig Mitton, François Dionne, Lisa Masucci, Sabrina T. Wong, Susan Law

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthCINAHLWorkforceeHealthPublic healthHealth careMEDLINEBusinessNursingTelemedicineRural areaRural healthMedicineKnowledge managementPublic relationsPolitical sciencePsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify and review innovations relevant to improving access, quality, efficiency and/or effectiveness in the organization and delivery of health care services in rural and remote areas. STUDY DESIGN: Literature review. METHODS: Key bibliographic databases that index health research were searched: MEDLINE, EMBASE and CINAHL. Other databases relevant to Arctic health were also accessed. Abstracts were assessed for relevancy and full articles were reviewed and categorized according to emergent themes. RESULTS: Many innovations in delivering services to rural and remote areas were identified, particularly in the public health realm. These innovations were grouped into 4 key themes: organizational structure of health services; utilization of telehealth and ehealth; medical transportation; and public health challenges. CONCLUSIONS: Despite the challenges facing rural and remote regions, there is a distinctly positive message from this broad literature review. Evidence-based initiatives exist across a range of areas - which include operational efficiency and integration, access to care, organizational structure, public health, continuing education and workforce composition - that have the potential to positively impact health care quality and health-related outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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