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Enregistrement W4406737337 · doi:10.46747/cfp.710131

Primary care in the COVID-19 pandemic and beyond

2025· article· en· W4406737337 sur OpenAlexafffundvenueabout
Danielle Martin, Fahad Razak, Imaan Bayoumi, Azza Eissa, Michael Green, Richard H. Glazier, Allan Grill, Noah Ivers, Elizabeth Muggah, Sarah Newbery, Onyenyechukwu Nnorom, Dominik Alex Nowak, Kamila Premji, Andrew D. Pinto, Jennifer Rayner, Janet Smylie, Tara Kiran

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Medical AssociationCARE CanadaMcMaster UniversityWomen's College HospitalMarkham Stouffville HospitalQueen's UniversityPublic Health OntarioInstitut du Savoir MontfortCollege of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesOntario Medical AssociationDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoMcMaster UniversityWomen's College HospitalQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Primary careBetacoronavirusCoronavirus InfectionsComputer scienceMedicineData scienceVirologyWorld Wide WebFamily medicinePathologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To understand the role of primary care in the COVID-19 pandemic to provide insight into its functioning and inform potential reforms. COMPOSITION OF THE COMMITTEE: The now dissolved Ontario COVID-19 Science Advisory Table (Science Table) was formed in July 2020 to provide decision makers and the public with a synthesis of rapidly evolving evidence related to COVID-19. The Science Table was based at the Dalla Lana School of Public Health at the University of Toronto, and supported by Public Health Ontario. METHODS: Authors worked with the leadership and secretariat of the Science Table to synthesize evidence and inputs. Authors drew on their expertise in research, policy, and front-line care delivery and coupled this with data analysis and reviews of the literature relevant to the topic areas discussed. Data analysis and literature reviews were done with the support of the Ontario Medical Association, the INSPIRE-Primary Health Care research program, and the Department of Family and Community Medicine at the University of Toronto. Experts conducted a rapid review of the briefs prior to publication, and authors presented the briefs' content at a series of meetings attended by Science Table members for their input. As Science Table briefs were intended to provide rapid-response answers to important health system questions in real time, the intent was not to conduct a systematic review but rather to gather available relevant evidence and present it in a form that could be used by policy-makers. REPORT: This summary describes the work of primary care during the COVID-19 pandemic in Ontario up to September 2022; outlines current challenges in primary care capacity and structure; and makes recommendations for strengthening the sector to better address population needs for current and future public health priorities. While the focus is on Ontario, many of the findings are relevant to other jurisdictions in Canada and elsewhere. CONCLUSION: Universal formal attachment to an accountable interprofessional primary care team supported by adequate infrastructure should be the cornerstone of pandemic recovery planning.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,381
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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