Convergent Points for Conventional Medicine and Whole Systems Research: A User's Guide
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Value-based health care has emerged as a manifestation of the conventional medicine community's awareness of the overlapping needs to both better incorporate patient centeredness into practice and research paradigms and further develop a systemic approach to cost reduction. BACKGROUND: The origins of the whole systems research (WSR) movement date to the late 1990s, when the U.S. Congress legislated appropriation of funds to stimulate the U.S. National Institutes of Health to evaluate popular traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM) practices. Questions immediately arose over how well these forms of practice could be measured through standard randomized controlled trials, and the WSR community began to articulate and adapt innovative methodologies for evaluating TCIM interventions. DISCUSSION: This column explores the potential impact of WSR methods and exemplars on the clinical practice and research communities seeking to successfully implement and measure the complexities of value-based health care. Four potentially cross-talking themes are specifically discussed: complex behaviorally focused interventions, patient-centered outcomes, team-based care, and resilience and well-being. CONCLUSION: The time is ripe for clinicians and investigators to capitalize on methodologies, exemplars, and learnings from the WSR literature toward improving care, developing more robust research strategies, and furthering the dialogue between the TCIM and conventional medicine communities.
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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 | 0,071 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,038 |
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 ».