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Enregistrement W2781847544 · doi:10.3899/jrheum.171179

Rheumanomics: Addressing Scarcity and Need in Rheumatologic Care

2018· letter· en· W2781847544 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Amanda Steiman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralRheumatologyPopulationFamily medicineScarcityHealth carePolyarthritisSubspecialtyIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineArthritisEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

They say that necessity is the mother of invention. And the delivery of rheumatologic care is in need of mothering. In this month’s Journal , Rostom and colleagues1 describe the use and benefits of an innovative eConsult service, developed to improve access to rheumatologic care in the Champlain region in eastern Ontario, Canada. They categorized the 225 eConsults directed to rheumatology over a span of nearly 4 years, between mid-2011 and early 2015, according to type of question posed and the effect of the interaction on face-to-face referral rates. The group found that referrals for osteoporosis, polyarthralgias, and polyarthritis were the most common, and that consults centered around drug treatment and diagnosis. The strengths cited were limited additional demand placed on a strained system, efficiency of response, referral avoidance, and high user satisfaction. With aging baby boomers, population expansion, migration, and the advent of complex rheumatologic therapies, there is a burgeoning need for rheumatologic care. The problem is one of supply and demand: either there is a shortage of rheumatologists or there are too many potential rheumatology patients. The solution is “simple”: What do we need? More rheumatologists. When do we want them? Now. Let us pause, however, to consider the truly scarce resource here: what we really need is increased rheumatologic acumen, systemwide, that can then be dispensed as rheumatologic assessments. Some clinical issues require multiple assessments, others need fewer. And while rheumatologists are acumen-dense and can provide a large number … Address correspondence to Dr. A. Steiman, Sinai Health System/University Health Network, Rebecca MacDonald Centre for Arthritis and Autoimmune Disease, 60 Murray St., Suite 2-223, Box 10, Toronto, Ontario M5T 3L9, Canada. E-mail: amanda.steiman{at}sinaihealthsystem.ca

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0100,017
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0090,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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