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Enregistrement W7132017492

AstraZeneca (China): Leveraging Offline Doctor-Patient Relationships in Online Healthcare Service Platform

2022· other· W7132017492 sur OpenAlexaff
蒋炯文, 刘耿, 林宸

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2022
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Health careOnline and offlinemHealthHealthcare serviceDigital health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

跨国药企阿斯利康公司的多个产品在医保主导的带量采购中受到巨大冲击,同期,新冠肺炎疫情推动了医药互联网行业的发展。在“危中有机”的局面下,阿斯利康尝试结合自身线下资源搭建互联网医院“慧医天下”。 有14年医药电商经验的CEO陈华,对主流互联网医院“由药到医”的模式,反其道而行之,探索出一条“由医到药”的发展战略:以其线下资源带来医生流量和粘性,从赋能和服务好医生入手,将线下的熟医患关系搬到线上,以实体医药产品为基础提供患者病程管理和用药依从性的增值服务,在线下公立医院以外按照患者需求提供基本用药以外的处方药,从而保持和提升其处方药销售能力,并利用其处方药销售能力接入其他的药械生产商,形成销售平台,分摊其维持庞大线下销售团队的固定成本,扩大产出。 这种以线下优势博弈具有线上优势的传统互联网医院、以重服务模式博弈传统互联网医院的轻服务模式,是否能在快速发展的互联网医院建设热潮中赢得竞争优势?是否有机会成为提供具有成本效益的卓越医疗服务的典范?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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