Notice bibliographique
Résumé
Successful next-generation healthcare must deliver timely access and quality for an aging population, while simultaneously promoting disease prevention and managing costs. The key factors for sustained success are a culture with aligned goals and values; coordinated team care that especially engages with physicians and patients; practical information that is collected and communicated reliably; and education in the theory and methods of collaboration, measurement and leadership. Currently, optimal population health is challenged by a high prevalence of chronic disease, with large gaps between best and usual care, a scarcity of health human resources - particularly with the skills, attitudes and training for coordinated team care - and the absence of flexible, reliable clinical measurement systems. However, to make things better, institutional models and supporting technologies are available. In the short term, a first step is to enhance the awareness of the practical opportunities to improve, including the expansion of proven community-based disease management programs that communicate knowledge, competencies and clinical measurements among professional and patient partners, leading to reduced care gaps and improved clinical and economic outcomes. Longer-term success requires two additional steps. One is formal inter-professional training to provide, on an ongoing basis, the polyvalent human resource skills and foster the culture of working with others to improve the care of whole populations. The other is the adoption of reliable information systems, including electronic health records, to allow useful and timely measurement and effective communication of clinical information in real-world settings. A better health future can commence immediately, within existing resources, and be sustained with feasible innovations in provider and patient education and information systems. The future is now.
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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 | 0,048 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».