Strength in Numbers: An Analysis of Team-Based Primary Care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has served to amplify a plethora of pre-existing shortcomings with Canadian healthcaresubjecting these issues to extreme public scrutiny in the wake of an overburdened system.When addressing these concerns, it is critical to recognize that there is no onesize-fits-all change to remedy such problems.Rather, it is important to adopt a multifaceted, goal-oriented approach through which healthcare can be improved across a variety of parameters.High quality healthcare in Canada is defined as timely, effective, efficient, equitable, and patient centred [1] -by focusing on these parameters healthcare professionals, policy makers, and other key stakeholders can work towards the betterment of Canadian healthcare.One such piece of this issue involves investment in primary care.This does not simply entail an increase in funding, but also requires pursuing necessary infrastructure changes.More specifically, this commentary delves into the expansion of team-based primary care and how it can be implemented to tackle some of the key shortcomings facing the Canadian healthcare system.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».