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Enregistrement W1993356777 · doi:10.3917/pos.404.0275

La prévention dans les systèmes de soins : défis communs pour la France et le Québec

2009· article· fr· W1993356777 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Baptiste Morisset, Laurent Chambaud, Patrice Joubert, Jean-Jacques Rochon

Notice bibliographique

RevuePratiques et Organisation des Soins · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé De nombreux enjeux se posent pour l’avenir des systèmes de santé en France et au Québec. Ces enjeux, similaires des deux côtés de l’Atlantique, sont caractérisés par des transitions (démographique, épidémiologique et technologique), qui auront une incidence sur les pratiques de soins et de prévention. Le vieillissement des populations, l’amélioration de la qualité de vie, le déficit projeté de certaines professions de la santé sont parmi les phénomènes qui les caractérisent et qui mettent à l’épreuve le système de santé. Dans ce contexte, il sera d’autant plus nécessaire d’agir en amont des problèmes de santé et d’investir les efforts du côté de la prévention. Les professionnels du soin sont directement interpellés pour mettre en œuvre ou pour participer aux actions de prévention. Dans les contextes de transformation des deux systèmes, quatre types de leviers ou incitatifs ont avantage à être mis de l’avant pour que la prévention s’intègre dans les pratiques de soins : 1) le levier de la gouvernance, qui établit la cohérence globale des actions en liant les interventions propres au système de soins et celles qui se développent dans le cadre d’une stratégie de santé ; 2) le levier professionnel, qui cible la valorisation des compétences sur le plan des pratiques de prévention et du leadership ; 3) le levier organisationnel, qui favorise le développement de compétences collectives autour de la prévention ; 4) le levier financier, qui oblige à explorer de nouveaux modes de rémunération et d’incitatifs soutenant la prévention. Prat Organ Soins 2009;40(4):275-282

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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