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Enregistrement W2969587833 · doi:10.1111/1468-0009.12412

An Adaptive, Contextual, Technology‐Aided Support (ACTS) System for Chronic Illness Self‐Management

2019· article· en· W2969587833 sur OpenAlexaff
Russell E. Glasgow, Amy G. Huebschmann, Alex H. Krist, Frank V. deGruy

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésPanacea (medicine)Health careContext (archaeology)Integrated carePopulation healthHealth policyHealth technologyDigital healthChronic careMedicinePublic relationsBusinessNursingPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Fundamental changes are needed in how complex chronic illness conditions are conceptualized and managed. Health management plans for chronic illness need to be integrated, adaptive, contextual, technology aided, patient driven, and designed to address the multilevel social environment of patients' lives. Such primary care-based health management plans are feasible today but will be even more effective and sustainable if supported by systems thinking, technological advances, and policies that create and reinforce home, work, and health care collaborations. CONTEXT: The current health care system is failing patients with chronic illness, especially those with complex comorbid conditions and social determinants of health challenges. The current system combined with unsustainable health care costs, lack of support for primary care in the United States, and aging demographics create a frightening probable future. METHODS: Recent developments, including integrated behavioral health, community resources to address social determinants, population health infrastructure, patient-centered digital-health self-management support, and complexity science have the potential to help address these alarming trends. This article describes, first, the opportunity to integrate these trends and, second, a proposal for an integrated, patient-directed, adaptive, contextual, and technology-aided support (ACTS) system, based on a patient's life context and home/primary care/work-setting "support triangle." FINDINGS: None of these encouraging trends is a panacea, and although most have been described previously, they have not been integrated. Here we discuss an example of integration using these components and how our proposed model (termed My Own Health Report) can be applied, along with its strengths, limitations, implications, and opportunities for practice, policy, and research. CONCLUSIONS: This ACTS system builds on and extends the current chronic illness management approaches. It is feasible today and can produce even more dramatic improvements in the future.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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