Patient Journey: Implications for Improving and Integrating Care for Older Adults with Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Beacoup de patients, surtout les patients plus âgés, interagissent avec fournisseurs multiples, tout en avant accès aux services des soins de santé dans une variété de milieux divers pendants longues périodes. Comprendre les expériences des patients plus âgés pendant leurs voyages à travers le système de santé est essentielle pour améliorer l’intégration des services et la qualité des soins. Dans cette étude, nous avons résumé les expériences de quatre patients vivant avec la maladie pulmonaire obstructive chronique en interaction avec le système des soins de santé pendant une période de trois mois après la sortie de l’hôpital. Guidé par la méthodologie d’étude de cas, on a réunis les données par le biais des entretiens semi-structurés et des journaux de patients. Trois grands thèmes - le soutien social, la navigation à travers le système, et l’accès aux soins – ont émergé à partir des données. L’attention à la communication entre fournisseur-patient et prestataire-fournisseur, ainsi que le soutien social du patient, et les besoins des soins auto-administrés, pourraient améliorer l’intégration et les résultats des soins. Pour réaliser de ce que les patients perçoivent comme une système integrée et efficace, il faudra du temps et de l’engagement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".