Can Social Media cause Needed Health Care Transformation to Occur? The STRONGERR Project
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The key cripplers of health care are: 1. Fragmented Patient chart Possible solutions: single cloud-based chart that is owned by the patient protected by the government information uploaded by a certified care provider (or they don't get paid) Maintained by a patient navigator who organizes information linked to self-care directions and tele-support clinicians 2. Disparate and rapidly changing medical treatments of variable support with evidence Why can't we integrate all guidance into one set of current recommendations so that when you put your information into the patient's EMR, guidance pops up and you follow that. Not only will that lead to consistency, you are essentially entering a patient into a clinical trial of sorts as this data can be reviewed later. 3. CME Fragmented, disparate, inconsistent. Make it a paid part of our salary making it mandatory, and consistent 4. Telemedicine Create a Provincial or State or Regional Virtual hospital that Offers 24/7, Full hospital e-consultant services. a. Tier one, e-Consultants support acute care issues.They help you decide regardless of where you are working the management and connect with a regional hospital bed registry so you can move your patient from your ED to a hospital with beds. b. Tier two, e-Consultants who support in-patient rounds virtually in rural/remote settings with hospitalists. For example, an Internist could support and monitor a regional virtual ward and do rounds with in-house hospitalists on patients across the region. C. Tier three would be the equivalent of an outpatient clinic, done virtually. Method: A STRONGERR website using Social Media tools will be created to determine if social media can be used to accelerate health care transformation to create a unified delivery system. Results: Website will be up by Dec 2022. Results April 2023. Conclusion: To be determined.
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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 | 0,031 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,010 |
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 ».