Notice bibliographique
Résumé
Overview Ineffective management of heart disease, asthma, diabetes and other chronic diseases costs the Australian health system more than $320 million each year in avoidable hospital admissions. At best, our primary care system provides only half the recommended care for many chronic conditions. Only a quarter of the nearly one million Australians diagnosed with type 2 diabetes get the monitoring and treatment recommended for their condition. Each year there are more than a quarter of a million admissions to hospital for health problems that potentially could have been prevented. Yet each year the government spends at least $1 billion on planning, coordinating and reviewing chronic disease management and encouraging good practice in primary care. Three quarters of Australians over the age of 65 have at least one chronic condition that puts them at risk of serious complications and premature death. Social, economic and environmental changes are the best way to prevent these diseases. But there are much better outcomes where good quality primary care services are in place. Our primary care system is not working anywhere near as well as it should because the way we pay for and organise services goes against what we know works. The role of GPs is vital, but the focus must move away from fee-for-service payments for one-off visits. A broader payment for integrated treatment would help to focus care on patients and long-term outcomes. Primary Health Networks should be given more responsibility for local primary care services. The evidence shows that a consistent, coordinated approach to specific diseases helps primary care more effectively prevent and manage chronic conditions. In regional areas, clear targets and well-designed incentives for disease prevention are vital. Simple reforms can reduce the burden on Australian hospitals, and make patients healthier for longer.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,005 |
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 ».