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Enregistrement W4404278329 · doi:10.3399/bjgpo.2024.0096

Integrating public health and primary care: a framework for seamless collaboration

2024· article· en· W4404278329 sur OpenAlexaff
Luke Allen, Bernd Rechel, Dan Alton, Luisa M Pettigrew, Martin McKee, Andrew D. Pinto, Josephine Exley, Eleanor Turner-Moss, Kathrin Thomas, Jacqueline Mallender, Dheepa Rajan, Toni Dedeu, Stephen K. Bailey, Nicholas Goodwin

Notice bibliographique

RevueBJGP Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMultidisciplinary approachPublic relationsPublic healthKnowledge managementPrimary careHealth carePopulation healthPoint (geometry)BusinessPrimary health careMultidisciplinary teamPopulationProcess managementNursingMedicineComputer sciencePolitical scienceEnvironmental healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integration between public health and primary care is rising on the health policy agenda but the terms and concepts involved can be confusing. This article reviews the relevant literature and presents a new framework to help policymakers think through what they are aiming to achieve and why. We unpack different degrees and types of integration and show how they fit together. We argue that the merger of public health and primary care into a single entity with one aim, budget, and one multidisciplinary team isn’t necessarily the desired end-point for most health systems, but that seamless collaboration will likely improve patient and health system outcomes, save resources, and improve population outcomes. We recommend that efforts to foster better collaboration should take an activity-based approach, promoting alignment of teams, training, budgets, values and culture around specific tasks, and in proportion to need.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0180,069
Communication savante0,0350,031
Science ouverte0,0080,037
Intégrité de la recherche0,0170,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2024
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Résumé présentoui

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