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Enregistrement W3006780883 · doi:10.4467/20842627oz.17.035.8289

The projects of local governments’ health policy programs in the area of therapeutic rehabilitation reviewed by the Agency for Health Technology Assessment and Tariff System [AOTMiT] in 2010-2017.

2017· article· en· W3006780883 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena A. Mrożek-Gąsiorowska

Notice bibliographique

RevueZdrowie Publiczne i Zarządzanie · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)RehabilitationTariffBusinessQuarter (Canadian coin)Public relationsPolitical scienceMedicineSociologyPhysical therapyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2010, the Agency for Health Technology Assessment and Tariff System (AOTMiT) has issued its opinions on health policy programs (PPZ), including therapeutic rehabilitation. Of 1,813 opinions submitted on the programs, 6.9% (126 opinions) have concerned therapeutic rehabilitation. The purpose of the study is to evaluate the proportion of and determining factors of the negative opinions presented by the AOTMiT. It has been demonstrated that nearly a quarter (23.5% in 2017) of the projects in the field of therapeutic rehabilitation are negatively assessed by the Agency, the most common reason for the negative opinion (72.4%) being inadequate project preparation. The new scheme of PPZ developed by the Agency should make it easier for local governments to design a program, thus significantly reducing the number of negative opinions on therapeutic rehabilitation programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,132 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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