Designing a referral system management model for direct treatment in social security organization
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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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».