Barriers and facilitators to the implementation of integrated models of prevention and management of chronic illnesses
Bibliographic record
Abstract
Resume Objectif : Les maladies chroniques representent un fardeau croissant pour les systemes de soins des pays developpes. Pour faire face a leur nature multifactorielle, des modeles integres de prevention et de gestion ont ete suggeres. Bien que ces modeles aient demontre qu’ils ameliorent les resultats des soins des personnes atteintes de maladies chroniques, leur implantation a l’echelle des systemes de sante demeure un defi. Cette etude avait pour objectif d’identifier les facteurs qui faciliteraient ou nuiraient a l’implantation de ces modeles de soins.Methodes : Etude de cas du systeme de soins du Quebec. Des entrevues semi-structurees d’experts et de decideurs ont ete realisees en employant une grille d’entrevue. Une revue exhaustive de la litterature et une analyse de contenu ont ete realisees en employant une grille standardisee. Les resultats des entrevues et de la recension des ecrits ont ete triangules a l’aide d’un cadre d’analyse.Resultats : Le manque d’outils de gouverne clinique, une faible infrastructure d’information clinique, des plans de remuneration inappropries, une faible couverture publique des services multidisciplinaires et des deficits a l’organisation des services de sante ont ete rapportes comme des barrieres. L’emergence de nouveaux modeles de pratique de groupe en premiere ligne, une integration croissante des etablissements du reseau, un systeme communautaire de services sociaux developpes et un champs de la sante publique developpe ont ete percus comme des elements facilitants.Conclusion : Divers facteurs sont identifies comme facilitant ou limitant l’implantation de modeles integres de soins aux maladies chroniques. Une attention devrait etre portee aux mecanismes de gouverne, aux modes de remuneration et de prestation des soins pour accroitre les chances de succes de leur implantation.Prat Organ Soins 2009;40(4):251-265
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 | 0.095 | 0.176 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.004 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".