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Enregistrement W2972853100 · doi:10.1089/pop.2019.0074

Hospital Partnerships in Population Health Initiatives

2019· article· en· W2972853100 sur OpenAlexaff
Sinyoung Park, Hanadi Hamadi, Emma Apatu, Aaron Spaulding

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidHealth careOutreachPopulation healthPopulationGeneral partnershipMedicinePublic healthHealth administrationFamily medicineNursingBusinessEnvironmental healthPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospitals are expected to fulfill a role in the communities they serve by improving the health of the population in the community as mandated in the Affordable Care Act. One way hospitals achieve this is to create partnerships with diverse organizations, such as local public health departments, state/federal agencies, and other health care organizations. The aim of this study is to examine characteristics of hospitals that developed partnerships based on improving population health. This study utilized the 2015 Population Health Survey, American Hospital Association Database, and Dartmouth Atlas of Health Care. Hospital characteristics included size, ownership status, part of a system, teaching status location, Medicare percentage, Medicaid percentage, average stay length, and inpatient days per 1000 persons. Level of partnership was measured by the hospital's current working relationship with other hospitals/health care systems or local/state/other agencies. Univariate, bivariate, and multivariate regression analyses were used to analyze the relationship between hospital partnerships and organizational characteristics. Hospitals with strong relationships tend to be larger and not-for-profit hospitals, hospitals with system members and located in urban areas, and teaching-affiliated hospitals. This study also found hospital characteristics were related to hospitals' partnerships. Hospitals within health care systems and with high inpatient volume were more likely to report relationships that were stronger. This study provides a systematic and updated look at hospitals' partnership when looking at commitment to population health improvement and contributes to the literature by informing about the greater need to support rural and smaller hospitals with population health outreach activities.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,018
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,352 · 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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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