Challenges of Capacity and Development for Health System Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
To achieve sustainability, remote and rural communities require health service models that are designed in and for these settings and are responsive to local population health needs. This paper draws on a panel discussion at the Rural and Indigenous Health Symposium held in Toronto, ON, on September 21, 2017. Active community participation is an important contributor to success in rural health system transformation, as well as health workforce recruitment and retention. Increasingly, communication technology is contributing to the quality and effectiveness of healthcare in remote rural community settings, particularly by ensuring that specialist expertise is accessible to and supportive of the local providers of care. Recent medical graduates bring life experiences and work expectations to rural primary care that are different from their senior colleagues. Successful recruitment and retention of the rural primary care workforce depend increasingly on offering a "turnkey" clinic work supported by a functioning electronic medical record. Rural health system sustainability occurs most frequently through ongoing collaboration and partnerships, partnerships, partnerships. It is through partnerships with communities, health services and healthcare providers that the Northern Ontario School of Medicine (NOSM) has been successful in producing medical graduates who provide care responsive to population health needs in previously underserved communities of northern Ontario. Sustainable healthcare in remote and rural communities is enhanced by active community participation and clustering these communities in local networks. An important key to success is shifting from hospital-centric to community-centric care.
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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 | 0,065 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,032 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».