MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132057577

Shanghai Sixth People's Hospital: Challenges in Diabetes Care Equalization

2024· other· en· W7132057577 sur OpenAlex
Xiaoming Zhu, Geng Liu, Yifan Zhu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsWork (physics)Primary careDiabetes mellitusPopulationDiabetes management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jia Weiping, former president of the Shanghai Sixth People's Hospital (also referred to as Sixth Hospital, or the hospital), dedicated 43 years of her medical career to advancing the precise diagnosis and treatment of diabetes. A major part of her work centered on diabetes early warning screenings; her research focused on the underlying causes of diabetes; she was also committed to formulating effective strategies for diabetes care. Jia created the "Diabetes Care System of Hospital-Community Integration" and the "Treatment-Prevention Integration System." Both systems were first applied in Shanghai and then replicated in more than 20 provinces and cities across China. In addition, she founded and led the National Office for Primary Diabetes Care, aiming to elevate diabetes care standards nationwide. The case study describes Jia's work progressing from localized initiatives to broader, national-level programs. According to the case, her career commenced with cutting-edge diabetes research. Over time, her efforts shifted from targeting individual diabetes diagnosis and treatment to focusing on prevention and control at the population level. Motivated by the goal of aiding more patients, she began her work in grassroots communities in Shanghai, expanded it citywide, and ultimately extended her impact throughout the nation. As a trailblazer in diabetes care in China, she played a critical role in bridging the gap between urban centers and rural areas, achieving standardized and integrated treatment-prevention at the primary care level. Each step of her career and each broadened responsibility was marked by adjustments in management strategies and effective use of digital technology. The case study particularly highlights how digital technology contributed to universal healthcare. In November 2021, Jia Weiping was elected as an academician of the Chinese Academy of Engineering, becoming the first person in Shanghai to earn this recognition in the field of medical and health engineering management. Attaining the highest honor in Chinese academia gave Jia a profound sense of responsibility. She began to contemplate leveraging this prestigious platform to bring the successful models she had pioneered to other grassroots regions of China, where they were urgently needed. The challenge she set for herself was to cross the "Hu Line," a boundary separating densely populated from sparsely populated areas, as well as more developed regions from those less developed. Crossing the Hu Line is pivotal for achieving balanced economic and social growth in China and ensuring equal access to healthcare services. The case study's analysis revolves around tackling this critical challenge.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,013

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCEIBS Institutional RepositoryTravaux en français237 207