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Enregistrement W4399566216 · doi:10.1097/phm.0000000000002576

Expanding Integrated Physiatric Care

2024· article· en· W4399566216 sur OpenAlexaff
Christian D. Fortin, Lawrence R. Robinson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Siloed and episodic care delivery is often not equitable, high quality, or sustainable. Transitioning from separate care settings, with potentially divergent care models, to an integrated care model is not always straightforward. Some experiences in expanding collaborative care between physiatrists and other healthcare providers for a variety of patient populations and care settings within a university physical medicine and rehabilitation division are shared as a means to inspire the uptake of care integration initiatives more broadly within the specialty. After an initial survey of care integration across multiple clinical sites, the university division highlighted successful integrated care models, discussed integrated care models at every divisional retreat, reached out to clinicians in other specialties to collaboratively explore expansion, developed a "one-pager" on what physiatrists do, and invited collaborative specialists from integrated clinics to physical medicine and rehabilitation national and/or international meetings. Since 2019, divisional activity in integrated care has grown and evolved substantially. Future work will focus on further expansion of integrated clinical care, scholarly evaluation of integrated care models, expansion of academic activity resulting from integration, and advocacy to healthcare providers, hospital administrators, and health system funders about the potential value of care integration in improving rehabilitation outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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