From Today to Tomorrow: Leveraging Digital Health to Move toward Health for All
Notice bibliographique
Résumé
This series of papers explores the concept of essential digital health for the underserved. Several cross-cutting themes are highlighted in this paper, for example: (1) harmonizing journeys of different patient groups to understand diverse perspectives; (2) engaging health professionals in interoperability, change management and health human resource capacity building; (3) ensuring harmonization of micro, meso and macro levels of health services delivery; and (4) integrating evaluation iteratively to enable continuous improvement and learning. Adopting a learning health system (LHS) approach facilitates iterative growth and evolution, incorporating concepts from the software industry, as well as participatory processes such as failing forward, developing ecosystems for collaboration and engagement of stakeholders. The example of HealthLink BC's 811 as a digital front door is used to demonstrate how an LHS approach can enable meaningful system change. We welcome further dialogues and discussion on existing and emerging examples of health system implementation approaches that can help our Canadian health systems move continuously and progressively closer toward the ultimate goal of Health for All (WHO 2023).
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,065 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».