MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2805807840 · doi:10.1080/17571472.2018.1477455

Evaluating case studies of community-oriented integrated care

2018· article· en· W2805807840 sur OpenAlexaff
Paul Thomas, Amrit Sachar, Andrew Papanikitas, Alison While, Chris Brophy, Chris Manning, C. Wright Mills, Baljeet Ruprah-Shah, Catherine Millington‐Sanders, David Morris, Deirdre Kelley Patterson, Diana Hill, Emma McKenzie-Edwards, Fiona Wright, Francesco Carelli, Freddy Shaw, Isabelle Vedel, John Spicer, Elizabeth Wewiora, Malik Muhammad Usman Gul, Michelle Kirkbride BA, Mike Sadlowski, Mylaine Breton, Ricky Banarsee, Sunjai Gupta, Tony Burch, Tulloch Kempe, Victoria Tzortziou Brown, John Sanfey

Notice bibliographique

RevueLondon Journal of Primary Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésConversationWarrantIntegrated careHealth careLocal communityCommunity healthPublic relationsKnowledge managementComputer scienceMedicineNursingSociologyBusinessPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarises a ten-year conversation within London Journal of Primary Care about the nature of community-oriented integrated care (COIC) and how to develop and evaluate it. COIC means integration of efforts for combined disease-treatment and health-enhancement at local, community level. COIC is similar to the World Health Organisation concept of a Community-Based Coordinating Hub - both require a local geographic area where different organisations align their activities for whole system integration and develop local communities for health. COIC is a necessary part of an integrated system for health and care because it enables multiple insights into 'wicked problems', and multiple services to integrate their activities for people with complex conditions, at the same time helping everyone to collaborate for the health of the local population. The conversation concludes seven aspects of COIC that warrant further attention.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLondon Journal of Primary CareMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207