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Enregistrement W2265413964 · doi:10.1370/afm.1852

Contributions of Peer Support to Health, Health Care, and Prevention: Papers from Peers for Progress

2015· editorial· en· W2265413964 sur OpenAlexaff
Edwin B. Fisher, G. X. Ayala, L. Ibarra, A. L. Cherrington, John P. Elder, Tricia S. Tang, Michele Heisler, Monika M. Safford, David Simmons

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésPeer supportMedicinePeer reviewPsychological interventionSocial supportMedical educationHealth carePeer groupNursingPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUBSTANTIAL: evidence documents the benefits of peer support provided by community health workers, lay health advisors, promotores de salud, and others. The papers in this supplement, all supported by the Peers for Progress program of the American Academy of Family Physicians Foundation, contribute to the growing body of literature addressing the efficacy, effectiveness, feasibility, reach, sustainability, and adoption of peer support for diabetes self-management. They and additional papers supported by Peers for Progress contribute to understanding how peer support can be implemented in real world settings. Topics include examination of the peers who provide peer support, reaching the hardly reached, success factors in peer support interventions, proactive approaches, attention to emotions, peer support in behavioral health, dissemination models and their application in China, peer support in the patient-centered medical home, research challenges, and policy implications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0130,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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