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Enregistrement W4303437106 · doi:10.24095/hpcdp.42.10.03f

Santé publique clinique : exploiter le meilleur des deux mondes pour la santé comme pour le traitement des maladies

2022· article· fr· W4303437106 sur OpenAlexaffvenue
Bernard C. K. Choi, Arlene King, Neeru Gupta, Shaun K. Morris, Ross Upshur, Kathryn Graham, Rose Bilotta, Peter Selby, Bart J. Harvey, Eric Young, Pierrette Buklis, Donna L. Reynolds, Beth Rachlis

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMental Health Research CanadaSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoOttawa Public HealthHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health Agency of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Une collaboration efficace et soutenue entre cliniciens et professionnels en santé publique peut améliorer la santé des individus et la santé de la population. Le concept de santé publique clinique favorise cette collaboration entre médecine clinique et santé publique et permet de relever des défis complexes en matière de santé. Dans ce commentaire, nous décrivons le concept de santé publique clinique, les types de problèmes complexes qui nécessitent une collaboration entre les professionnels responsables de la santé des individus et ceux responsables de la santé de la population, de même que les obstacles à la santé publique clinique et les applications de la santé publique clinique qui ont émergé pendant la pandémie de COVID-19. Argumentaire Il existe une complémentarité entre la médecine clinique, qui est axée sur la santé des individus, et la santé publique, qui est axée sur la promotion et la protection de la santé des populations. Une collaboration entre ces deux disciplines est nécessaire pour résoudre les problèmes de santé complexes. Pour ce faire, toutefois, il convient de s’attaquer aux obstacles relatifs aux disciplines, ainsi qu’aux obstacles culturels et financiers qui empêchent une collaboration accrue et durable en la matière. Les succès récents, particulièrement durant la pandémie de COVID-19, constituent un modèle de collaboration de ce type entre cliniciens et praticiens en santé publique. Conclusion Une approche en matière de santé publique qui favorise une collaboration permanente entre cliniciens et professionnels en santé publique pour lutter contre des menaces sanitaires complexes aura plus d’impact que la somme de ses parties.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0200,012
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,011

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,255 · 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
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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