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Enregistrement W1737462324 · doi:10.3917/spub.150.0111

Retombées des ordonnances collectives dans le suivi diabétique conjoint en soins primaires : une étude de cas

2015· article· fr· W1737462324 sur OpenAlexaffabout
Cécile Michaud, Caroline Bois, Raynald Pineault, Maryse Guay

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensSante MontrealInstitut National de Santé Publique du QuébecHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le fardeau des maladies chroniques commande de repenser l’organisation des services et la prestation des soins. Des aménagements parfois organisationnels, parfois législatifs permettent aux non-médecins d’être plus actifs dans le suivi des maladies chroniques. Au Québec, depuis 2003, une nouvelle structure organisationnelle, les groupes de médecine de famille, et une nouvelle modalité d’ordonnance médicale, les ordonnances collectives (OC), se déploient progressivement. Un cas-type a été retenu parmi 52 participants à une enquête provinciale afin d’explorer les retombées des OC sur les pratiques professionnelles, les interactions médecin-infirmière-patient et l’autogestion dans le contexte du suivi diabétique. Quinze heures d’observation, 200 documents et des entrevues individuelles auprès de dix patients, trois infirmières et huit médecins ont été analysés. Unanimement, les participants reconnaissent que l’autogestion est stimulée par le suivi conjoint. Bien que des conditions liées aux professionnels et aux patients modulent leurs interactions, la triade s’orchestre efficacement selon un mouvement de convergence. Pour les professionnels, les OC permettent une meilleure concordance entre leur emploi du temps, leurs compétences et le sens qu’ils accordent à leur pratique. Pour les patients, la progression de leurs compétences à l’autogestion et l’accès aisé aux soins sont rassurants. Des moyens concrets comme les OC modifient la prestation des soins en misant sur la collaboration professionnelle et facilitent la mobilisation des patients, en accord avec le Chronic Care Model (CCM) [1].

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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