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Enregistrement W2412446189 · doi:10.1177/082585971102700403

Evaluating Program Integration and the Rise in Collaboration: Case study of A Palliative Care Network

2011· article· en· W2412446189 sur OpenAlexafffundabout
Daryl Bainbridge, Kevin Brazil, Paul Krueger, Jenny Ploeg, Alan Taniguchi, Julie Darnay

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCanadian Hospice Palliative Care AssociationMcMaster University Medical CentreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonPublic Health OntarioHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésGeneral partnershipPalliative careCitizen journalismAffect (linguistics)NursingParticipatory action researchProcess managementBusinessPsychologyMedicineSociologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is increasing global interest in using regional palliative care networks (PCNs) to integrate care and create systems that are more cost-effective and responsive. We examined a PCN that used a community development approach to build capacity for palliative care in each distinct community in a region of southern Ontario, Canada, with the goal of achieving a competent integrated system. METHODS: Using a case study methodology, we examined a PCN at the structural level through a document review, a survey of 20 organizational administrators, and an interview with the network director. RESULTS: The PCN identified 14 distinct communities at different stages of development within the region. Despite the lack of some key features that would facilitate efficient palliative care delivery across these communities, administrators largely viewed the network partnership as beneficial and collaborative. CONCLUSION: The PCN has attempted to recognize specific needs in each local area. Change is gradual but participatory. There remain structural issues that may negatively affect the functioning of the PCN.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations21
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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