Study on the development strategy and tactics of the family doctors system in Shanghai city based on the community health management
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To further understand the cognition and vision of resident in Shanghai for family medical system, to deeply analyze the factors and status of family medical system and bring up the policy suggestion for Shanghai medicine reform. Method: With random sampling and whole sampling and layering sampling, 2082 samples (86.75%) were taken from Xu Hui, Min Hang and Jin Shan districts. Results: 1) The situation of community first diagnosis in Shanghai residents was that 65.40% outpatients chose the community hospital and 20.8% the third class hospital, 57.4% inpatients chose the community hospital as their first diagnosis and 27.8% the third class hospital. 2) Analysis of the factors of community first diagnosis in Shanghai residents: the reasons for choosing community hospital as fist diagnosis were cheaper price and traffic convenience for outpatients, and cheaper price and better service attitude for inpatients. 3) The residents have higher need in health management and family care . 4) The residents have poor cognition to family medical system in Shanghai. Conclusion: The situation of the development of family medical system in Shanghai is better. It is important to establish policy and guarantee the realization of family doctor system in Shanghai. Community health management is also an urgent matter of the moment。
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».