Partnership and Measurement: The Promise, Practice and Theory of a Successful Health Social Networking Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Patient health management (PHM) was launched as a promising paradigm to close care gaps, the inequities between usual and best care, for whole patient populations. PHM's core premise was that interventions of multidisciplinary, community-oriented partnerships that used repeated measurement and feedback of provider practices, clinical and economic outcomes and general communication of relevant health knowledge to all stakeholders would continuously make things better. This article reviews the evolution of PHM from its genesis in a series of casual hospital-based networks to its maturation in a province-wide, community-focused, clustered-lattice social network that facilitated the improved clinical and cost-efficient care and outcomes of whole patient populations. The factors underlying PHM's clinical and cost efficacy, specifically its patient-centric social networking structures and integral measurement and knowledge translation processes, offer continuing promise to optimally manage the care of our increasingly aged patient populations, with their high burden of chronic diseases and disproportionately large care gaps. In an era when patients are demanding and leading change, and governments are struggling fiscally, PHM's clinical efficacy and cost-efficiency are especially resonant. Things can be better.
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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 | 0,073 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,102 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».