Understanding Clinical Complexity the Hard Way: A Primary Care Journey
Notice bibliographique
Résumé
Ten years ago, complexity was not a term often used in primary care. In the last decade, however, the population seen in primary care has shifted, posing substantial challenges for both primary care providers and health systems. In this essay, I will document the approaches that evolved in an academic family practice environment to address the challenges posed by complex patients typified by multiple concurrent chronic conditions and social determinants challenges. I will describe the research that lead to the creation, implementation and evaluation of an inter-professional model of care and associated outcomes. I will describe how this work subsequently led to the evolution of clinical models and research projects designed to reframe the discourse around complexity as well as move forward on elaborating new policy, clinical and service delivery innovations. I will conclude with some thoughts about what I see as the major challenges in the short and immediate term for research and practice, drawing on 15 years of practice and research experience with complex populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,065 |
| Communication savante | 0,032 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».