Changing healthcare: stakeholder perceptions of the burden of chronic disease and the value of teams, measurements and communication.
Notice bibliographique
Résumé
Canadian healthcare is changing. Over the course of the past decade, the Health Care in Canada Survey (HCIC) has annually measured the reactions of the public and professional stakeholders to many of these change forces. In HCIC 2008, for the first time, the public's perception of their health status and all stakeholders' views of the burden and effective management of chronic diseases were sought. Overall, Canadians perceive themselves as healthy, with 84% of adults reporting good-to-excellent health. However, good health decreased with age as the occurrence of chronic illness rose, from 12% in the age group 18-24 to 65% for the population =65 years. More than 70% of all stakeholders were strongly or somewhat supportive of the implementation of coordinated care, or disease management programs, to improve the care of patients with chronic illnesses. Concordant support was also expressed for key disease management components, including coordinated interventions to improve home, community and self-care; increased wellness promotion; and increased use of clinical measurements and feedback to all stakeholders. However, there were also important areas of non-concordance. For example, the public and doctors consistently expressed less support than other stakeholders for the value of team care, including the use of non-physician professionals to provide patient care; increased patient involvement in decision-making; and the use of electronic health records to facilitate communication. The actual participation in disease management programs averaged 34% for professionals and 25% for the public. We conclude that chronic diseases are common, age-related and burdensome in Canada. Disease management or coordinated intervention often delivered by teams is also relatively common, despite its less-than-universal acceptance by all stakeholders. Further insights are needed, particularly into the variable perceptions of the value and efficacy of team-delivered healthcare and its important components.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».