Imbalances in rural primary care: brief based on a scoping literature review with an emphasis on the WHO European Region.Technical series on primary health care.
Notice bibliographique
Résumé
Method and scope of this brief\nThis brief and its background report are based on a scoping literature review aiming to rapidly provide a summary of best practices and approaches to solve imbalances in rural primary care. The review covered research dealing with primary care in rural and remote areas that has been published between 2008 – the year that the landmark World health report – Primary care: now more than ever was launched – and the summer of 2018. Where available, in review studies, we took into account the methodological quality of studies. However, a methodological assessment of individual studies has not been undertaken. This review also offers a situation description regarding the problems of access to primary care in rural areas\nand describes what is known about its root causes and consequences. The main focus of this brief and its background report is on the WHO European Region, but a substantial portion of the included studies comes from several large countries outside the WHO European Region, such as Australia, Canada and the United States, that have been coping with this problem for a long time. Because of the global nature of available evidence, findings and reported policy options are globally applicable.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».