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Enregistrement W4319438907 · doi:10.51731/cjht.2023.562

Specialized Clinics and Health Care Professional Resources for Post–COVID-19 Condition in Canada

2023· article· en· W4319438907 sur OpenAlexaboutno aff
Robyn Haas, Melissa Walter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyReferralJurisdictionHealth careMedicineFamily medicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Environmental Scan aims to provide an overview of the current range and scope of both specialty clinics and available resources for health care professionals about post–COVID-19 condition in Canada. This scan was informed through a limited literature search and a survey completed by targeted contacts across Canada. Based on the survey responses, specialized clinics for post–COVID-19 condition have been established or are in development in Alberta, British Columbia, New Brunswick, Ontario, and Quebec. These clinics exist in various forms and range in their structural characteristics, operational characteristics, and stage of program development and quality improvement activities. At the time the survey was administered, there were no specialized clinics located in Manitoba, Newfoundland and Labrador, Northwest Territories, Prince Edward Island, Saskatchewan, and Yukon. These jurisdictions are at various stages in their approach to addressing post–COVID-19 condition, ranging from prevention efforts to the discussion of and planning for the implementation of clinics in their own jurisdiction. Based on the results of the literature search, there are a variety of resources that have been developed to improve the education, awareness, and training of health care professionals about post–COVID-19 condition. Referral pathways, tools for symptom screening and patient management, and educational resources, such as webinars, are among the most common. Resources about the development of clinics or models of care for post–COVID-19 condition have also been created. There is a gap in the jurisdictional representation from some provinces and territories for specialty clinics for post–COVID-19 condition. In addition, this Environmental Scan is not exhaustive and does not necessarily capture all existing clinics in each jurisdiction nor does it provide a comprehensive list of all available resources for health care professionals.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,136 · 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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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