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Enregistrement W2527572859

[sans titre]

2016· preprint· en· W2527572859 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Prince, Adelina Comas‐Herrera, Martín Knapp, Maëlenn Guerchet, Maria Karagiannidou

Notice bibliographique

RevueLondon School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiogenH. Lundbeck A/SEli Lilly and Company
Mots-clésDementiaHealth careQuality (philosophy)GerontologyPsychologyMedicineEconomic growthEconomicsDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Alzheimer Report 2016, Improving healthcare for people living with dementia: Coverage, quality and costs now and in the future, reviews research evidence on the elements of healthcare for people with dementia, and, using economic modelling, suggests how it should be improved and made more efficient. The report argues that current dementia healthcare services are over-specialised, and that a rebalancing is required with a more prominent role for primary and community care. This would increase capacity, limit the increased costs associated with scaling up coverage of care, and, coupled with the introduction of care pathways and case management, improve the coordination and integration of care. Modelling of the costs of care pathways was carried out in Canada, China, Indonesia, Mexico, South Africa, South Korea and Switzerland, to estimate the costs of dementia healthcare under different assumptions regarding delivery systems. The report was researched and authored by Prof Martin Prince, Ms Adelina Comas-Herrera, Prof Martin Knapp, Dr Maëlenn Guerchet and Ms Maria Karagiannidou from The Global Observatory for Ageing and Dementia Care, King’s College London and the Personal Social Services Research Unit (PSSRU), London School of Economics and Political Science.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,014

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations887
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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