Missed appointments: More complicated than we think
Notice bibliographique
Résumé
Access to health care is a fundamental value of our Canadian health care system. Yet, missed appointments are a daily reality across Canadian paediatric outpatient settings and can jeopardize care. Young children who miss appointments are reported as having more adverse outcomes (1). Missed appointments are viewed as inefficient and a waste of valuable health care resources. As a result, many outpatient services have adopted a policy regarding discharge from service after a specific number of missed appointments. Parents who miss appointments are labelled pejoratively with terms such as ‘no-shows’, ‘noncompliant’, ‘nonattenders’, ‘hard to reach’, ‘disinterested’ or ‘lacking motivation’—all terms blaming missed appointments on families. To date, researchers have focused primarily on the predictors of attendance and nonattendance and its impact on service delivery (2). Engaging parents as an approach to deepen our understanding of missed appointments is rarely reported in the literature. The aim of our study was to engage mothers to share their experiences in missing outpatient neonatal follow-up (NFU) programs.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».