Next-generation ARIA care pathways for rhinitis and asthma: a model for multimorbid chronic diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In all societies, the burden and cost of allergic and chronic respiratory diseases are increasing rapidly. Most economies are struggling to deliver modern health care effectively. There is a need to support the transformation of the health care system into integrated care with organizational health literacy. MAIN BODY: As an example for chronic disease care, MASK (Mobile Airways Sentinel NetworK), a new project of the ARIA (Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma) initiative, and POLLAR (Impact of Air POLLution on Asthma and Rhinitis, EIT Health), in collaboration with professional and patient organizations in the field of allergy and airway diseases, are proposing real-life ICPs centred around the patient with rhinitis, and using mHealth to monitor environmental exposure. Three aspects of care pathways are being developed: (i) Patient participation, health literacy and self-care through technology-assisted "patient activation", (ii) Implementation of care pathways by pharmacists and (iii) Next-generation guidelines assessing the recommendations of GRADE guidelines in rhinitis and asthma using real-world evidence (RWE) obtained through mobile technology. The EU and global political agendas are of great importance in supporting the digital transformation of health and care, and MASK has been recognized by DG Santé as a Good Practice in the field of digitally-enabled, integrated, person-centred care. CONCLUSION: In 20 years, ARIA has considerably evolved from the first multimorbidity guideline in respiratory diseases to the digital transformation of health and care with a strong political involvement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle