Population Health Management Approach: Integration of Community-Based Pharmacists into Integrated Care Systems: Reflections from the U.S., Achievements in Scotland and Discussions in Germany
Notice bibliographique
Résumé
The annual amount spent on healthcare per capita is higher and expected to grow in the U.S. compared to healthier level 4 countries (e.g., United Kingdom, Canada, Germany, Australia, Japan, Sweden, Netherlands), while health outcomes continue to be suboptimal [1, 2, 3]. Therefore, healthcare is slowly shifting from a fee-for-service to value-based care, which addresses social determinants of health, promotes outcome-based contracting and employs more Population Health Management (PHM) activities. The root cause for this shift has been the increase in patients’ out-of-pocket costs and the pervasiveness of poorer outcomes. PHM has been defined by many as a mindset and activities that support the Triple Aim Initiative (i.e., improving population health, experience of care, reducing costs) [4].This article outlines the value of pharmacists on health outcomes in the U.S., Germany, and Scotland and innovative PHM approaches through pharmacist collaborative networks, polypharmacy management and pharmacists’ integration in care models [1, 5].
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».