Chicken Little? Why the Healthcare Sky Does Not Have to Fall
Notice bibliographique
Résumé
If the healthcare sky is falling, it is because we have not yet grasped the opportunity to do better. Here we comment on three points in Chappell and Hollander's lead article. First, rather than looking to new federal-provincial mechanisms, which do not currently appear on the political agenda, we propose that federal and provincial governments honour their current commitments, including an extension of the 2004 First Ministers' agreement, set to expire in 2013-2014, that flows federal healthcare dollars to the provinces. Second, we concur that small things (e.g., transportation and medication management) matter in big health systems. Access to a full range of services in integrated systems of care permits cost-effective "downward substitution" instead of more costly, and often inappropriate "upward substitution" to hospital and institutional care. Finally, given the current political climate of fiscal constraint, it is helpful to consider the lessons of successful local initiatives such as supportive housing, which can integrate care "from the ground up" including essential primary and preventive care. Rather than seeing an aging population as the harbinger of healthcare doom, we suggest seeing it as a motivator to rethink, refresh and innovate.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| 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 | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,080 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».