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Enregistrement W2765497850 · doi:10.1007/s00103-017-2641-7

Virtuelle Behandlernetzwerke

2017· review· de· W2765497850 sur OpenAlex
Dominik von Stillfried, Tatiana Ermakova, Frank Ng, Thomas Czihal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz · 2017
Typereview
Languede
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPsychological interventionResidenceVariation (astronomy)Social network analysisHealth careData sharingQuality (philosophy)Geographical distancePublic relationsInternet privacyPsychologyMedicineComputer scienceNursingPopulationSociologySocial mediaPolitical scienceWorld Wide WebEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of geographic variations has spurred arguments that area of residence determines access to and quality of healthcare. In this paper we argue that unwarranted geographic variations can be traced back to actions of individual patients and their healthcare providers (doctors, hospitals). These actors interact in a complicated web of shared responsibilities. Designing effective interventions to reduce unwarranted geographic variations may therefore depend on methods to identify these interactions and communities of providers with a shared accountability. In the US, Canada, and Germany, routine data have been used to identify self-organized informal or virtual networks of physicians and hospitals, so-called patient-sharing networks (PSNs). This is an emerging field of analysis. We attempt to provide a brief report on the state of work in progress. It can be shown that variation between PSNs in a given area is effectively greater than variation between regions. While this suggests that reducing unwarranted variation needs to start at the level of PSN, methods to identify PSNs still vary widely. We compare epidemiological approaches and approaches based on graph theory and social network analysis. We also present some preliminary findings of exploratory analyses based on comprehensive claims data of physician practices in Germany. Defining PSNs based on usual provider relationships helps to create distinctive patient populations while PSNs may not be mutually exclusive. Social network analysis, on the other hand, appears better equipped to differentiate between provider communities with stronger and weaker ties; it does not yield distinctive patient populations. To achieve accountability and to support change management, analytic methods to describe PSNs still need refinement. There are first projects in Germany which use PSNs as an intervention platform in order to achieve improved cooperation and reduce unwarranted variation in their care processes.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,007
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0160,008
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,101

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,210 · 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