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Enregistrement W4402151030 · doi:10.32921/2225-9929-2024-2-56-23-30

The Effectiveness of the Organization of Work of Medical and Preventive Institutions during the COVID-19 Pandemic: The Patient's View

2024· article· en· W4402151030 sur OpenAlexaboutno aff
Assel Murat, Dinara Otargaliyeva, Adlet Tabarov, A. K. Abdrakhmanova, Timur Umralin, Gulbadan Bekembayeva, Aruana Tleuzhan, Samat Yesdaulet

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicFamily medicineMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)QuarantineHealth careQuarter (Canadian coin)DiseasePolyclinicMedical emergencyInfectious disease (medical specialty)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has presented primary health care organizations with a number of new challenges, including system readiness in terms of infection control, infection prevention, active case finding, and provision of care to patients.The purpose of the study: determination of factors affecting the effectiveness of the primary health care organization based on the results of a sociological survey of respondents to these clinics.Methods. We conducted a one-time prospective cross-sectional study. The study involved 2501 outpatients of polyclinics from 17 regions of the republic at the city and district levels, 2101 relatives of patients of polyclinics, as well as 2133 visitors. The survey was conducted in two stages: during the COVID-19 pandemic in 2022, and in 2023, in the period after quarantine due to the disease.Results. Patients of the clinic trust specialists in 91.2% of cases, regularly visiting them during the period of the disease, during preventive examinations, and dynamic monitoring, but they are not satisfied with long queues for medical appointments (81.7%, (r≤0.001)) and the correctness of patient management (55.2%, (r≤0.001)). In addition, patients believe that a patient's care with one doctor for a long time (more than 5 years) is an indicator of his ability and willingness to work in COVID (r≤0.001) conditions.Conclusions. Summarizing the results of the regression analysis, we were able to predict that proper patient management and counseling of the patient's relatives will reduce the number of visits to several offices by the patient. For patients, it is important to conduct preventive talks and events, as well as the professionalism of the medical staff.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,335 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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