MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390425963 · doi:10.4235/agmr.23.0199

Geriatric Medicine in South Korea: A Stagnant Reality amidst an Aging Population

2023· article· en· W4390425963 sur OpenAlexaboutno aff
Sunghwan Ji, Hee‐Won Jung, Ji Yeon Baek, Il‐Young Jang, Eun‐Ju Lee

Notice bibliographique

RevueAnnals of Geriatric Medicine and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulation ageingGovernment (linguistics)GeriatricsHealth careMedicineHealthcare systemComorbidityPopulationGerontologyEconomic growthPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the face of an ever-increasing wave of an aging population, this paper provides an update on the current status of geriatric medicine in Korea, comparing it with global initiatives and suggesting future directions. Older adults require a multifaceted approach, addressing not only comorbidity management but also unmet complex medical needs, nutrition, and exercise to prevent functional decline. In this regard, the World Health Organization's Integrated Care for Older People guidelines underscore the importance of patient-centered primary care in preventing a decline in intrinsic capacity. Despite these societal needs and the ongoing aging process, the healthcare system in Korea has yet to show significant movement or a shift toward geriatric medicine, further complicated by the absence of a primary care system. We further explore global efforts in establishing age-integrative patient-centered medical systems in Singapore, Australia, Canada, the United Kingdom, and Japan. Additionally, we review the unmet needs and social issues that Korean society is currently facing, and local efforts by both government and a private tertiary hospital in Korea. In conclusion, considering the current situation, we propose that the framework of geriatric medicine should form the foundation of the future healthcare system.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Geriatric Medicine and ResearchMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207