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Enregistrement W4300963362 · doi:10.47326/ocsat.2022.03.67.1.0

Brief on Primary Care Part 1: The Roles of Primary Care Clinicians and Practices in the First Two Years of the COVID-19 Pandemic in Ontario

2022· report· en· W4300963362 sur OpenAlexfundaboutno aff
Tara Kiran, Azza Eissa, Dee Mangin, Imaan Bayoumi, Noah Ivers, Sarah Newbery, Elizabeth Muggah, Jennifer Rayner, Dominik Alex Nowak, Liisa Jaakkimainen, Michael Green, Susan Beazley, David M. Kaplan, Victoria Haldane, Andrew D. Pinto, Beth Cowper-Fung, Allan Grill, Nicolas S. Bodmer, Anna Perkhun, Kamila Premji, Steve Nastos, Claudia Mariano, Onil Bhattacharyya, Sally Hall Dykgraaf, Michael Kidd, Rosemarie Lall, Katherine J. Miller, Onyenyechukwu Nnorom, Suzanne Shoush, Janet Smylie, James Wright, Richard H. Glazier, Fahad Razak, Karen Born, Danielle Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcMaster University
Mots-clésPandemicPrimary careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Primary (astronomy)MedicineFamily medicineVirologyOutbreakPathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary care is a critical entry point into both COVID-19- and non-COVID-19-related care in Ontario. Primary care clinicians (PCCs) played an integral and multi-faceted role in Ontario’s pandemic response. This included a rapid transition to virtual care; participating in testing, treatment, and wraparound services for COVID-19; providing education and support to local communities to increase vaccine uptake; and more recently, catching up with non-COVID care despite fixed resources. COVID-19 care is increasingly being integrated into primary care practices but without added resources or supports. At the same time, PCCs are supporting patients who experienced missed or delayed care through the pandemic. Practices funded to include interprofessional teams have inherently had more flexibility to support both the pandemic response and catch-up of non-COVID-19 care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,005

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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