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Enregistrement W4399680005 · doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_1685_23

A literature review on the impact of concierge medicine services on individual healthcare

2024· review· en· W4399680005 sur OpenAlexaff
Salman Alhawshani, Safeer Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Medicine and Primary Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careIdentification (biology)Alternative medicineQuality (philosophy)ContentmentNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of concierge medicine, established in 1996, stands out for its focus on enhancing accessibility to healthcare providers and customized medical services. It is centered on key principles such as giving priority to quality and individualized care, managing a smaller group of patients to ensure improved service accessibility, and nurturing enhanced continuity in personalized treatment. This review explores various aspects of how concierge medicine impacts healthcare, encompassing areas such as patient satisfaction and involvement, health outcomes, preventive care, healthcare expenses, and ethical and legal considerations. While the affirmative influence of concierge medicine on individual healthcare has been evidenced in terms of patient contentment, active patient participation, preventive care, and early identification of illnesses, there remains a dearth of research data to firmly establish the correlation between concierge medicine and health-related outcomes. Moreover, comprehensive longitudinal studies focusing specifically on the economic and policy implications of concierge medicine are currently lacking. Therefore, further research, particularly in the domain of health economics, is crucial to comprehensively comprehend the implications of this approach. Similarly, there is a necessity for studies that can conduct a comparative analysis between the concierge medicine model and traditional healthcare models, aiming to draw more robust and definitive conclusions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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