Describing the current state of post-rehabilitation health system surveillance in Ontario – an invited review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».