Developing a nurse-led Medicare annual wellness visit program for the outpatient setting
Notice bibliographique
Résumé
Chronic disease causes preventable deaths each year. The financial cost of preventable diseases continues to grow. Many evidenced-based screenings and recommendations provide ways to stop or decrease the effects of chronic diseases. The number of preventive care screenings individuals received increases when a wellness visit is provided. Yet, less than a quarter of eligible Medicare beneficiaries receive their free annual wellness visit. Low participation rates in the annual wellness visit leads to missed preventive services, increased chronic disease, and increased cost. Medical providers continue to have mixed opinions regarding the importance of the visit, leading to decreased buy-in and patient education about the visit. A nurse-led annual wellness visit program, created in an outpatient primary care setting, aims to increase awareness about the visit and increase the number of patients receiving preventive care. A multi-professional committee formed to implement and continue the program. One registered nurse was trained and piloted the program by seeing patients one day per week for their annual wellness visit and recruiting patients for the visit on another half-day. The number of people receiving the annual wellness visit will be tracked to analyze the impact of nurses recruiting and conducting the visit at an outpatient clinic. Previous programs have shown an increase in participation in the annual wellness visit and an increase in preventive services being performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».