As good as it gets? : strategies for improving chronic care management : proceedings of the 14th annual health policy conference of the Centre for Health Services and Policy Research, November 8, 2002
Notice bibliographique
Résumé
CHSPR's 17th annual health policy conference — As Good as It Gets? Strategies for Improving Chronic Care Management—brought together researchers, clinicians and high-level public servants from B.C. and the United States to discuss the challenges and opportunities surrounding chronic disease management. While British Columbia is ahead of the rest of Canada in this area, we're still at the beginning of a long journey. There was a general consensus among conference participants that there is an emerging global epidemic of chronic illness, and that the current system, which is focused on acute conditions, is not dealing with it effectively. The importance of co-morbidity—multiple chronic conditions—in the management of chronic illness care and in health planning was also recognized. The 'chronic care model' was a key point of reference in most discussions. Several chronic disease management initiatives were described, both from B.C. and from other jurisdictions, along with various methods of measuring chronic illness care. And there was both optimism and apprehension about how we are doing in our efforts to improve the way we care for people with chronic conditions.
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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 | 0,052 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,035 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».