Propelling Health Care into the Twenties
Notice bibliographique
Résumé
The scope and potential of personalised health care are underappreciated and underrealised, often because of resistance to change. The consequence is that many inadequacies of health care in Europe persist unnecessarily, and many opportunities for improvement are neglected. This article identifies the principal challenges, outlines possible approaches to resolving them, and highlights the benefits that could result from greater adoption of personalised health care. It locates the discussion in the context of European policy, focusing particularly on the most recent and authoritative reviews of health care in the EU Member States, and on the newly acquired spirit of readiness and pragmatism among European officials to embrace change and innovative technologies in a new decade. It highlights the attention now being given by policymakers to incentives, innovation, and investment as levers to improve European citizens' prospects in a rapidly evolving world, and how these distinct and disruptive themes contribute to a renaissance in thinking about delivering optimal health care in Europe. It explores the chances offered to patients by specific initiatives in health domains such as cancer and antimicrobial resistance, and by innovative science, novel therapies, earlier diagnosis tools, and deeper understanding of health promotion and prevention. And it reflects on how health care providers could benefit from a shift towards better primary care and towards deploying health data more effectively, including the use of artificial intelligence, coupled with a move to a smoother organisational/regulatory structure and realigned professional responsibilities. The conclusion is that preparing Europe's health care systems for the inevitable strains of the coming years is both possible and necessary. A more courageous approach to embracing personalised health care could guarantee the sustainability of Europe's health care systems before rising demands and exponential costs overwhelm them - an exercise in future-proofing, in ensuring that they are equipped to withstand whatever lies ahead. A focus on the potential and implementation of personalised care would permit more efficient use of resources and deliver better quality health-preserving care.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».