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Enregistrement W4200093013 · doi:10.33448/rsd-v10i16.24209

Advanced Access in Primary Health Care: experiences from Brazil and Canada

2021· article· en· W4200093013 sur OpenAlexaboutno aff
Isabela Oliveira de Almeida, Débora de Souza Santos, Dalvani Marques, Fernanda Mota Rocha, Nathália de Souza Monezi

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusPortugueseContext (archaeology)Health careBusinessMedicineNursingMEDLINEPolitical scienceGeographyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access is the timely use of services in order to meet the needs of the user. As an alternative to the traditional model, the Advanced Access (AA) model appears in Canada , with schedules restricted to specific cases. Objectives: The purpose of this article is to analyze the existing scientific production about the Advanced Access model in Primary Health Care. Methods: Integrative literature review using the descriptors (1) “Health Care Accessibility” OR “Primary Health Care” AND and (2) "Advanced Access" in the PubMed, Scopus and BIREME databases. Selection criteria were studies published in the last five years, available in Portuguese, English or Spanish and dealing with the theme. Results: Eight studies were selected, six were grouped into two categories of analysis: “The Canadian experience with AA : a model in consolidation”; and “The Brazilian experience with AA: local experiments” and the other two contributed to enrich the discussion. The AA stands out to balance capacity and demand with physical infrastructure and adequate staff, both in the international arena, as the experiences of municipalities, improving the quality of APS. Conclusion: Studies that detail the AA in its practice, as well as the challenges and needs, can inspire other health units to study it and consider its implementation if it is appropriate for its context, aiming to improve the health and care of its population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,401 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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