Unpacking ‘the cloud’: a framework for implementing public health approaches to palliative care
Notice bibliographique
Résumé
Designing and implementing population-based systems of care that address the social determinants of health, take action on multiple levels, and are guided by evidence-based principles is a pressing priority, and an international challenge. Aging persons are a priority demographic whose health needs span physical, psychosocial and existential care domains, increase in the last year of life, are often poorly coordinated and therefore remain unmet. Compassionate communities (CCs) are an example of a public health approach that fully addresses the holistic healthcare needs of those who are aging and nearing end of life. The sharing of resources, tools, and innovations among implementers of CCs is occurring globally. Although this can increase impact, it also generates complexity that can complicate robust evaluation. When initiating population health level projects, it is important to clearly define and organize concepts and processes that are proposed to influence the health outcomes. The Health Impact Change Model (HICM) was developed to unpack the complexities associated with the implementation and evaluation of a Canadian CC intervention. The HICM offers utility for citizens, leaders and decision-makers who are engaged in the implementation of population health level strategies or other social approaches to care, such as compassionate cities and age or dementia-friendly communities. The HICM's concepts can be adapted to address a community's healthcare context, needs, and goals for change. We share examples of how the model's major concepts have been applied in the development, evaluation and spread of a complex CC approach.
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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 | 0,119 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,059 |
| Communication savante | 0,027 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».