L'implantation du modèle des groupes de médecine de famille au Québec : potentiel et limites pour l'accroissement de la performance des soins de santé primaires
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Depuis plusieurs années, l’idée de réformer les soins de santé primaires comme stratégie d’amélioration de la performance du système de santé fait consensus au Canada parmi les politiciens, les décideurs, les cliniciens et les chercheurs. Toutefois, ce n’est que plus récemment que de réelles initiatives de transformations ont été entreprises dans différentes provinces canadiennes comme dans d’autres pays. À cet égard, le modèle de Groupes de médecine de famille (GMF) mis en place au Québec apparaît comme une initiative prometteuse pour améliorer l’organisation des soins de santé primaires. Un GMF est un regroupement de médecins qui travaillent en étroite collaboration avec des infirmières pour dispenser des services auprès de personnes inscrites, sur une base non géographique. L’objectif de cet article est d’analyser le potentiel du modèle GMF comme levier d’amélioration de la performance du système de santé et de discuter des voies possibles d’amélioration de ce modèle. Dans un premier temps, nous discutons l’historique de l’organisation des soins primaires au Québec. Ensuite, nous présentons le modèle GMF au regard des quatre fonctions clés des systèmes de santé identifiées par l’OMS soit 1) le financement, 2) la génération de ressources humaines et technologiques, 3) la prestation de services individuels et collectifs et 4) la gouvernance. Nous discutons par la suite des voies possibles pour faire progresser la réforme en nous inspirant particulièrement du modèle Family health team implanté dans la province de l’Ontario. Nous concluons en proposant des recommandations qui pourraient inspirer d’autres initiatives en cours, notamment les maisons de santé qui s’implantent progressivement en France. Prat Organ Soins. 2011;42(2):101-109
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».