Organizing integrated care for frail elderly patients in Switzerland, Italy, United States and Canada
Bibliographic record
Abstract
ZusammenfassungBraucht es Integration im Gesundheitswesen? Und wenn ja, welches sind die Umweltbedingungen und die Faktoren, die zum Dienstleistungserfolg einer integrierten Pflegeinitiative gehören? Das folgende Kapitel versucht diese Frage mit Hilfe von zwei Forschungsmethoden zu beantworten. Erstens, mit einer umfassenden Literaturdurchsicht zum Thema der diffusesten Integrationsstrategien in Europa und Nordamerika. Zweitens, mit Hilfe von 4 Fallstudien, welche auf Grund ihrer maximal Umweltunterschiede ausgewählt wurden (Kanada, USA, Italien und Schweiz). Die Analyse basiert auf einem konzeptionellen Rahmen und involviert Elemente auf Makro-, Meso- und Mikrolevel: Zusammenhang, betriebliche Mittel, Transition Management Kultur und Organisationsmodelle.RésuméUne intégration dans le domaine sanitaire est-elle nécessaire? Si oui, quelles sont les conditions contextuelles et les combinaisons des facteurs associés au succès des livraison de service dans les initiatives de soin intégrée? Ce chapitre veut tenter de répondre à ces questions sur la base d'une revue de la literature complète sur les stratégies d'intégration les plus diffusées en Europe et en Amérique du Nord et, sur la base de 4 études de cas, sélectionnés selon un critère de différences contextuelles maximales (Canada, USA, Italie et Suisse). L'analyse se base sur une structure conceptuelle, qui inclue des éléments au niveau macro, meso et micro: context, méthodes opératives, culture managériale de la transition, et modèle d’organisation.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".