How Can We Better Take Person-Centered Needs into Account? The Integrated Care Trajectory Approach and Intersectoral Collaboration in Primary Care to Support People Living with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic diseases are the leading cause of mortality in industrialized countries and diabetes is one of the most important systemic chronic diseases. The consequences of diabetes on physical and mental health, and the economic impact on Quebec’s healthcare systems, are well documented. The organization of care by disease trajectory is a tool for optimizing the use of care and services in our healthcare system. However, the organization of care by disease trajectory does not always seem to correspond to people's needs and to the improvement of their health throughout their life course. Moreover, primary care and the community have a major role to play in the care of people with diabetes, as together they have the potential to better take into account the determinants of these people's health to optimize their follow-up. Indeed, living with a chronic disease is complex and requires a good understanding of the person's living environment. That's why collaboration between the healthcare sector and the community is a promising way of supporting people throughout their lives. The INMED-COMMUNITY trajectory has been developed and implemented since 2018 in a region near Montreal, Quebec, integrating a vision of care with the life course trajectory. This trajectory is promising and promotes an innovative approach to supporting people living with chronic diseases, described at the end of this chapter.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».