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Enregistrement W7132654623

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

2024· other· W7132654623 sur OpenAlexaff
朱晓明, 刘耿, 朱奕帆

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2024
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusEqualization (audio)Primary careMEDLINEHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

上海市第六人民医院前院长贾伟平从医43年,一直致力于糖尿病精准诊疗、预警筛查、发病机制的研究及防治工程管理。案例按照从小到大、从局部到全局的顺序,讲述贾伟平从糖尿病的尖端科研开始,走通从个体诊治到群体防控的道路,从上海最基层的社区出发,进而覆盖上海全市,进而走向全国,领导中国基层糖尿病的防治管理工作,走通从大城市到县乡村的医防融合的同质化道路。案例着重描述了数字技术在普惠医疗实现过程中扮演的角色。 2021年11月,贾伟平当选中国工程院院士,感觉到更大的责任,她在思考如何利用好院士这个更高更广阔的舞台,将已被实践验证的模式推广到更需要的中国广大基层。

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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