[Impact of standing order prescriptions on the joint follow-up of diabetics in primary care: a case study].
Notice bibliographique
Résumé
The burden of chronic disease requires a new organization of medical care and services. Enhancing collaboration among front-line care givers facilitates access to care and optimizes follow-up. As a result, a new organizational structure has been gradually deployed in Quebec since 2003. Family Medicine Groups (FMGs) use a new type of standing order, prescribing details of care. Among 52 FMGs surveyed, an exemplarygroup was identified that most successfully instituted more and higher-impact standing orders. This single case study explored the impact of standing orders used for diabetes follow-up on professional practices, physician-nurse-patient interactions and patient self-management. The data collected and analyzed were derived from more than 200 documents, 15 hours of observation in the clinic, and individual interviews of ten patients, three nurses and eight doctors. Standing ordersformalizing thejointfollow-up ofdiabetic patients both increased professional collaboration and improved patient-professional interactions. As professionals and patients achieved a better consensus, patient self-management was improved. Ultimately, for professionals, standing orders facilitate a better match between the use of their time and skills, and their aspirationsfor practice. Patients are reassured and empowered by ready access to care and their progress in self-management skills. Concrete measures, such as standing orders, modify care delivery by reinforcing professional collaboration, and facilitate patient self-care, in accordance with the Chronic Care Model (CCM).
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».