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Enregistrement W2954549756 · doi:10.1007/s10597-019-00417-5

A Multi-sourced Data Analytics Approach to Measuring and Assessing Biopsychosocial Complexity: The Vancouver Community Analytics Tool Complexity Module (VCAT-CM)

2019· article· en· W2954549756 sur OpenAlexaffabout
Ali Rafik Shukor, Ronald Joe, Gabriela Sincraian, Niek Klazinga, Dionne Kringos

Notice bibliographique

RevueCommunity Mental Health Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelAnalyticsHealth psychologyMedicineData scienceComputer sciencePublic healthPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operationalization of the fundamental building blocks of primary care (i.e. empanelment, team-based care and population management) within the context of Community Health Centers requires accurate and real-time measures of biopsychosocial complexity, at both client and population-levels. This article describes the conceptualization, design and development of a novel software tool (the VCAT-Complexity Module) that can calculate and report real-time person-oriented biopsychosocial complexity profiles, using multiple data sources. The tool aligns with a profile approach to conceptualizing health outcomes, and represents a potentially significant advance over disease-oriented complexity assessment tools. The results and face validity of the software's complexity score outputs are discussed, along with their practical implications on functions related to the development of primary care within Vancouver Coastal Health, a Canadian Regional Health Authority.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,458
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,024 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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