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Enregistrement W4283067107 · doi:10.1002/hep.32618

Patient‐centered care: Key elements applicable to chronic liver disease

2022· article· en· W4283067107 sur OpenAlexaff
Manisha Verma, Mayur Brahmania, Brett E. Fortune, Sumeet K. Asrani, Michael Fuchs, Michael L. Volk

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceContext (archaeology)MedicineHealth careAccountabilityQuality of life (healthcare)Chronic careNursingPaymentBusinessIntensive care medicineChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic liver disease (CLD) is a progressive illness with high symptom burden and functional and cognitive impairment, often with comorbid mental and substance use disorders. These factors lead to significant deterioration in quality of life, with immense burden on patients, caregivers, and healthcare. The current healthcare system in the United States does not adequately meet the needs of patients with CLD or control costs given the episodic, reactive, and fee-for-service structure. There is also a need for clinical and financial accountability for CLD care. In this context, we describe the key elements required to shift the CLD care paradigm to a patient-centered and value-based system built upon the Porter model of value-based health care. The key elements include (1) organization into integrated practice units, (2) measuring and incorporating meaningful patient-reported outcomes, (3) enabling technology to allow innovation, (4) bundled care payments, (5) integrating palliative care within routine care, and (6) formalizing centers of excellence. These elements have been shown to improve outcomes, reduce costs, and improve overall patient experience for other chronic illnesses and should have similar benefits for CLD. Payers need to partner with providers and systems to build upon these elements and help align reimbursements with patients' values and outcomes. The national organizations such as the American Association for Study of Liver Diseases need to guide key stakeholders in standardizing these elements to optimize patient-centered care for CLD.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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