MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979019764 · doi:10.1080/10790268.2019.1605724

Describing the current state of post-rehabilitation health system surveillance in Ontario – an invited review

2019· review· en· W2979019764 sur OpenAlexaffabout
Chip P. Rowan, Brian Chan, Susan Jaglal, B. Catharine Craven

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Cord Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careContext (archaeology)PsychosocialRehabilitationEnvironmental healthPsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Spinal cord injury (SCI) presents numerous physiological, psychosocial, and environmental complexities resulting in significant healthcare system resource demands.Objective: To describe the current health system surveillance mechanisms in Ontario, Canada and highlight gaps in health surveillance among adults with SCI across their lifespan.Methods: A review of administrative data sources capturing SCI-specific information took place via internet searching and networking among SCI rehabilitation and health services experts with emphasis on functionality, health service utilization, and quality of life data.Results: The review identified a distinct paucity of data elements specific to the health surveillance needs of individuals with SCI living in the community. The gaps identified are: (1) a lack of data usability; (2) inadequate linkage between available datasets; (3) inadequate/infrequent reporting of outcomes; (4) a lack of relevant content/patient-reported outcomes; and, (5) failure to incorporate additional data sources (e.g. Insurance datasets).Conclusion: Currently, SCI-specific health data is disproportionately weighted towards the first 3–6 months post injury with detailed data regarding pre-hospital care, acute management and rehabilitation, but little existing infrastructure supporting community-based health surveillance. Given this reality, the bolstering of meaningful community health surveillance of this population across the lifespan is needed. Addressing the identified gaps in health surveillance must inform the creation of a comprehensive community health dataset incorporating patient-reported outcome measures and enabling linkage with existing administrative and/or clinical databases. A future harmonized data surveillance strategy would, in turn, positively impact function, health services, resource utilization and health-related quality of life surveillance.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0190,032
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Spinal Cord MedicineMême sujetSpinal Cord Injury ResearchTravaux en français237 207