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Enregistrement W4384206865 · doi:10.1155/2023/4487200

A Multilevel Framework for Complex Care: A Critical Interpretive Synthesis

2023· article· en· W4384206865 sur OpenAlexaff
Cara Evans, Julia Abelson, Nick Kates, Alice Cavanagh, John N. Lavis

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Complex systemHealth careIntersection (aeronautics)Computer sciencePsychologyKnowledge managementManagement scienceSociologyPolitical scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health systems are poorly equipped to respond to complex health and social needs, which span sectors and diagnoses. This study puts forward a framework for complex care policy. The framework was developed using critical interpretive synthesis, a method for developing theory on the basis of a transparent search and critical analysis of a heterogenous body of the literature. Seventy-three results were included from a systematic search. We suggested that complex needs can be understood as a pattern of unmet needs occurring at the intersection of fragmented health systems and services, multimorbidity, and social marginalization. We proposed a multilevel framework to inform complex care policy design that accounts for each of these issues and their intersections at the individual, service, and system level. We further identified five principles that have relevance at all levels of complex care. Our framework centres clients and their relationships with providers and suggests how services and systems can support client-level interactions. Conceptualizing complex care policy as a multilevel intervention offers a tool for understanding unexpected effects. Further work is needed to test and refine this framework and to contextualize it for particular populations and settings.

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)0,206
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2060,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0260,013
Études des sciences et des technologies0,0090,034
Communication savante0,0170,020
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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