Stressed Healthcare Systems: The Impact on the Care of Patients With Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare systems worldwide face various challenges, including disparities in infrastructure, shortages in healthcare professionals, and inadequate funding.1,2 These challenges lead to issues such as suboptimal treatment, limited access to essential services, and difficulties in responding to health crises like the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic.1 To address these challenges, countries should consider strengthening medical education programs to produce competent professionals, improving healthcare infrastructure, enhancing funding mechanisms, and using technologies such as big data and artificial intelligence for better monitoring and management of healthcare services.1 Medical education in general is a crucial aspect in the care of patients with rheumatic diseases (RDs). It is particularly crucial in rheumatology because there continue to be deficiencies worldwide in the knowledge of adult and pediatric rheumatic and musculoskeletal diseases among medical school graduates and primary care physicians.3 Previous studies have suggested that primary care physicians do not feel comfortable diagnosing and managing RDs, with only one-third of providers reporting being very confident in comanaging patients with rheumatoid arthritis (RA), despite the majority of providers treating these patients.4 Internal medicine residents report lower self-confidence in rheumatology skills compared to other subspecialties, suggesting the target timing for intervention to increase providers’ confidence levels in rheumatology should be during general residency training.5,6 Studies highlight the importance of interventions to enhance rheumatology knowledge and skills among … Address correspondence to M. Scolnik, Hospital Italiano de Buenos Aires, Peron 4230, 1199 ABB, Buenos Aires C1199ABB, Argentina. Email: marina.scolnik{at}hospitalitaliano.org.ar.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».