Analytical typology of multiprofessional primary care models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is only limited evidence to support care redefinition and role optimization processes needed for scaling up of a stronger primary care capacity. METHODS: Data collection was based on a keyword search in MEDLINE, EMBASE and CINAHL databases. Three thousand, two hundred and twenty-nine documents were identified, 1851 met our inclusion criteria, 71 were retained for full-text assessment and 52 included in the final selection. The analysis process was done in four steps. In the end, the elements that were identified as particularly central to the process of transforming primary care provision were used as the basis of two typologies. RESULTS: The first typology is based on two structural dimensions that characterize promising multiprofessional primary care teams. The first is the degree to which the division of tasks in the team was formalized. The second dimension is the centrality and autonomy of nurses in the care model. The second typology offers a refined definition of comprehensiveness of care and its relationship with the optimization of professional roles. CONCLUSIONS: The literature we analyzed suggests there are several plausible avenues for coherently articulating the relationships between patients, professionals, and care pathways. The expertise, preferences, and numbers of available human resources will determine the plausibility that a model will be a coherent response that is appropriate to the needs and environmental constraints (funding models, insurance, etc.). The typologies developed can help assess existing care models analytically or evaluatively and to propose, prospectively, some optimal operational parameters for primary care provision.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».