Can a Healthcare "Lean Sweep" Deliver on What Matters to Patients? Comment on "Improving Wait Times to Care for Individuals with Multimorbidities and Complex Conditions Using Value Stream Mapping"
Notice bibliographique
Résumé
Disconnects and defects in care - such as duplication, poor integration between services or avoidable adverse events - are costly to the health system and potentially harmful to patients and families. For patients living with multiple chronic conditions, such disconnects can be particularly detrimental. Lean is an approach to optimizing value by reducing waste (eg, duplication and defects) and containing costs (eg, improving integration of services) as well as focusing on what matters to patients. Lean works particularly well to optimize existing processes and services. However, as the burden of chronic illness and frailty overtake episodic care needs, health systems require far greater complex, adaptive change. Such change ought to take into account outcomes in population health in addition to care experiences and costs (together, comprising the Triple Aim); and involve patients and families in co-designing new models of care that better address complex, longer-term health needs.
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 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 | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,070 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».