La morbidité hospitalière de la population de la région de Montréal : l’exemple du D.S.C. de Lakeshore
Notice bibliographique
Résumé
La morbidité hospitalière est un indicateur de l’état de santé de la population. C’est toutefois un indicateur imparfait : il ne retrace que les états qui nécessitent ou qui donnent lieu à un séjour à l’hôpital, et oublie tous les cas de soins effectués dans d’autres conditions, par exemple au cabinet du médecin ou en clinique externe; il fournit un nombre d’admissions et non un nombre de personnes hospitalisées; il ne donne qu’un seul diagnostic et exclut la possibilité de diagnostics multiples. Malgré ses imperfections, c’est un indicateur utile, en par ticulier pour étudier les différences de consommation des services hospitaliers par des populations voisines, qui ont théoriquement accès aux mêmes services. L’intérêt de l’exploitation des données de morbidité hospitalière est ici démontré à l’aide d’un exemple, celui du territoire du Département de santé communautaire (D.S.C.) du Centre hospitalier Lakeshore General de Pointe-Claire, et de ses cinq Centres locaux de services communautaires (C.L.S.C.) existants ou prévus. Que l’on calcule des taux globaux d’hospitalisation, en rapportant le nombre d’admissions à l’hôpital à la population, des taux par âge ou des taux par diagnostic, on constate que la population du D.S.C. Lakeshore se fait toujours moins hospitaliser que la population de la région de Montréal. Cependant, à l’intérieur du D.S.C. Lakeshore, un C.L.S.C. se distingue par des taux toujours supérieurs à ceux du D.S.C, et même de l’ensemble de la région. Or la population de ce C.L.S.C. est, entre autres, moins scolarisée, plus francophone, le pourcentage de propriétaires y est moins élevé que dans l’ensemble du D.S.C. Malgré ses limites, la donnée sur l’hospitalisation paraît donc reliée à l’état de santé comparatif des populations et à des variables socio-économiques qu’il faudra étudier davantage dans le but de mettre sur pied des programmes de prévention efficaces.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».