Improving Equity Through Primary Care: Proceedings of the 2019 Toronto International Conference on Quality in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Health equity allows people to reach their full health potential and receive high-quality care that is appropriate for them and their needs, no matter where they live, what they have, or who they are. It is a core element of quality in health care. Around the world, there are many efforts to improve equity through primary care. In order to advance these efforts, it is important to share successes and challenges. Building on our work with international stakeholders to identify key primary care research priorities, we organized the Toronto International Conference on Quality in Primary Care that was held on November 16, 2019. Participants from 8 countries took part. Key recommendations included the establishment of continuous relationships between providers and patients over time, relationships between providers in the health and social sectors, and resources supported proportionally to patient need. Solutions must be generated using team-based approaches that explicitly include people with who have experienced discrimination. Progress will require confronting structural determinants including racism, capitalism, and colonialism. Conference participants suggested practical solutions, such as developing a public transportation program for rural residents to improve community building and the ability to attend medical appointments, and identifying patients who have recently missed clinic visits that may benefit from additional care. These approaches will need to be evaluated through high-quality research and quality improvement, with a knowledge translation that facilitates sustainability and expansion across settings.
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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 | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».