Clinical public health: harnessing the best of both worlds in sickness and in health
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective, sustained collaboration between clinical and public health professionals can lead to improved individual and population health. The concept of clinical public health promotes collaboration between clinical medicine and public health to address complex, real-world health challenges. In this commentary, we describe the concept of clinical public health, the types of complex problems that require collaboration between individual and population health, and the barriers towards and applications of clinical public health that have become evident during the COVID-19 pandemic. RATIONALE: The focus of clinical medicine on the health of individuals and the aims of public health to promote and protect the health of populations are complementary. Interdisciplinary collaborations at both levels of health interventions are needed to address complex health problems. However, there is a need to address the disciplinary, cultural and financial barriers to achieving greater and sustained collaboration. Recent successes, particularly during the COVID-19 pandemic, provide a model for such collaboration between clinicians and public health practitioners. CONCLUSION: A public health approach that fosters ongoing collaboration between clinical and public health professionals in the face of complex health threats will have greater impact than the sum of the parts.
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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 | 0,022 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,043 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».