Assessment of Implementation of the Modern Outpatient Information Systems in Indonesia: A Public Health Collaborative Approach.
Notice bibliographique
Résumé
Each year, Indonesian hospitals delivers around 5.8 million outpatient appointments of which around one quarter are new and three quarters are return appointments. It is vitally important that people get fast access to advice and support, self-management information, and, where needed, get to see the right health professional as quickly as possible to ensure care is delivered in as responsive and person-centred a manner as possible, and, critically, as close to home as possible. We have also seen significant growth in Outpatient numbers – over 400,000 extra patients now being seen on an annual basis compared to 2017. Looking to the future, a new approach must fit with a wider plan for transformation, in particular transformation of general practice, primary care and community health services. The new approach is about promoting collaboration between clinical teams in primary, secondary and tertiary care to develop solutions that best meet the needs of the local population and at the same time appropriately managing workload across the system, valuing the contribution of all staff. To ensure genuine collaboration we undertake a need assessment to focus our attention on the local interface between primary and secondary care, bringing local decision makers together to promote innovation and the solutions that best meet local needs. The Modern Outpatient Information System will be progressed over a three-year time span starting with strategic planning in December 2019 and will build on the direction set within the Primary Care Transformation Program and National Clinical Strategy in 2020 and 2021 respectively. \n \nKeywords: Outpatient information system, Collaborative healthcare
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».