Designing a referral system management model for direct treatment in social security organization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The Social Security Organization is the largest provider of health services throughout the country after the Ministry of Health. Lack of the classification and referral system will lead to treatment withdrawal, patients' confusion, immethodical visits and waste of resources. This study was carried out with the aim of proposing a proper model for the management of patients' referral system in the direct care unit of the Social Security Organization. Methods: This comparative study was carried out in 2009. Two separate meetings of the Expert Panel in developing the proposed model were utilized for codification of the model. Then, the thematic and pivotal codes were extracted through framework analysis and the model was proposed according to the research objectives and research findings. This model was approved by experts through three rounds of Delphi method. Results: The classification of services and patient referral system is more comprehensive in US, Canada, Britain, South Korea and Chile due to the presence of national medical system. The referral system is not followed seriously in France. In Austria, there is a universal social insurance structure, but the social insurance system has been partially applied in Turkey. The patient referral system hasn't been performed in the direct care unit of the Iranian Social Security Organization and only the Patient Guidance Staff is responsible for referring the patients to specialized services. Conclusion: The proposed model of managing the referral system in this study is based on a semi-open referral system and the constant presence of family physician with voluntary membership. Financial leverage is used in this model for optimal administration of the referral system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle