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Enregistrement W3014707438 · doi:10.1377/hlthaff.2019.01587

Innovative Policy Supports For Integrated Health And Social Care Programs In High-Income Countries

2020· article· en· W3014707438 sur OpenAlexaff
Walter P. Wodchis, James C. Shaw, Samir K. Sinha, Onil Bhattacharyya, Simone Shahid, Geoffrey M. Anderson

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalWomen's College HospitalInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceBusinessStaffingAccountabilityHealth careCorporate governanceIntegrated carePaymentEconomic growthFinanceNursingEconomicsMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As high-income countries face the challenge of providing better and more efficient integrated health and social care to high-needs and high-cost populations, they may require innovative policy supports at both the national and local levels. We categorized policy supports into four areas: governance and partnerships; workforce and staffing; financing and payment; and data sharing and use. Our structured survey of thirty integrated health and social care programs in high-income countries in 2018 found that the majority of programs had policy supports in two or more areas, with supports for governance and partnerships and for workforce and staffing being the most common. Financing and payment and data sharing and use were less common. Local partnerships empowered integration across sectors, and new staff roles that spanned health and social care embedded this integration in care delivery. National policies-including bundled financing and investment in data-enabled integration and cross-sector accountability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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