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Enregistrement W1700449154 · doi:10.3917/spub.145.0669

L'accès libre à la kinésithérapie : un processus à inventer pour la France

2014· article· fr· W1700449154 sur OpenAlexaboutno aff
Rémi Remondière, Marin-Philippe Durafourg

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les premières initiatives d’accès libre datent de 1976 et de nombreux pays anglophones ont suivi ce mouvement qui vise à supplanter la consultation d’un médecin pour certains actes, hormis le diagnostic. En France, les coopérations dans ce domaine sont exceptionnelles. L’accès direct doit être différencié des pratiques avancées, à l’hôpital, dans les domaines de l’orthopédie, les troubles musculo-squelettiques, l’évaluation préopératoire et l’arthroplastie de hanche et de genou. À l’hôpital, ce sont les hommes de 40 à 59 ans qui ont recours à cette forme de consultation, avec une excellente corrélation comprise entre 86 et 100 % en comparaison avec la pratique du médecin, ouvrant la porte à l’accès libre. La trajectoire apparemment réussie du Québec et l’opinion des Suisses interrogés mettent en perspective une trajectoire très différente. Dans ce domaine, la France possède une place à part, car si les coopérations avec les médecins sont encouragées, elles sont l’exception, malgré un maillage territorial favorable. Les points forts et les points faibles sont envisagés, mais il semble bien que de nombreux obstacles et enjeux freinent cette procédure. Les affections chroniques se prêtent parfaitement à ces échanges de pratiques, quand bien même d’autres professionnels ont déjà investi ce domaine. Délégations et transferts de pratiques seraient le témoin d’une autonomie professionnelle en devenir, sous forme d’un accès libre partiel.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,324 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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