Commentary: Achieving Health Equity – The Role of Learning Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
Achieving health equity, for decades a domain of high-performing health systems, has been elevated to a priority and recognized as a central objective of health system transformation and quality improvement efforts.By prioritizing health equity; developing, implementing and evaluating models of care that optimize individual and population health; developing strong partnerships with patients and communities; conducting research to generate evidence on the effectiveness of interventions across diverse populations; implementing strategies to integrate clinical care, public health and social care; and participating in multisector collaborations to address social needs, learning health systems can play a pivotal role in eliminating health inequities. RésuméAtteindre l'équité en santé, une notion qui pendant des années a été le fief des systèmes de santé très performants, est devenu une priorité et un objectif central dans le cadre des efforts de transformation du système et d' amélioration de la qualité des soins.Les systèmes de santé apprenants peuvent jouer un rôle central dans l'élimination des inégalités en santé, et ce, en accordant la priorité à l'équité en santé; en élaborant, en mettant en œuvre et en évaluant des modèles de soins qui optimisent la santé des personnes et des populations; en établissant de solides partenariats avec les patients et les collectivités; en menant des recherches pour
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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 | 0,009 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,084 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».