Improving Value in Musculoskeletal Care Delivery
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
Improving value in musculoskeletal health care has emerged as an important objective in both the United States and Canada. In order to achieve this objective, providers need to have a clear definition of value and an infrastructure for measuring outcomes of interest to patients and costs over the episode of care. Although national patient registries have been established in the United States and Canada, they nevertheless lag behind other registries worldwide in terms of collecting patient-reported outcomes and capturing data from a wide cross-section of hospitals and physicians. With the help of professional medical societies and the creation of national initiatives, patient-reported outcomes data collection on a large scale may be possible, but many challenges remain regarding implementation. Alternatives to the fee-for-service payment model, including pay-for-reporting and pay-for-performance, may help incentivize physicians and health-care providers to obtain and improve on patient-reported outcomes data collection. Other payment reforms, such as bundled payments, have been piloted in certain regions, but their sustainability and long-term success are unclear at this time. Novel health-care delivery strategies aimed at improving quality, coordinating multispecialty care, and enhancing patient participation in shared decision-making have shown promise in improving patient-centered outcomes, but delivery models continue to vary greatly throughout the United States and Canada. The current status of musculoskeletal health-care delivery requires substantial change before the goal of improving patient outcomes and lowering health-care costs can be achieved.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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