Temps d'attente dans le secteur public de la santé au Québec : mesure, conséquences et moyens pour les réduire
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche répond à plusieurs questions : Qu'est-ce que des temps d'attente? Est-ce qu'ils sont bien mesurés? Y-a-t-il des comparables d'une province à une autre? En quoi se comparent-ils à ceux dans d'autres états ou pays consacrant une part similaire ou moindre de leur PIB aux dépenses de santé? Y-a-t-il des pays qui ont réussi à bien maîtriser les temps d'attente sans affecter la qualité des services? Comment? Est-ce que des chercheurs ont tenté de déterminer s'il y avait un temps d'attente optimal? Les temps d'attente en santé ont une large couverture médiatique et sont une préoccupation majeure du public, des individus ou des entreprises. Pour beaucoup d'individus, attendre pour être traité, recevoir un diagnostic ou voir un médecin de famille peut être des expériences pénibles et stressantes qui ont des répercussions sur leur qualité de vie, l'absentéisme au travail, le présentéisme et la productivité au travail ou à la maison. Quant aux entreprises, certaines rapportent lors de discussions informelles que les temps d'attente leur entraînent des coûts indirects importants lorsque leurs employés doivent attendre pour recevoir des soins, et sont donc absents de leur lieu de travail, ou lorsqu'ils sont moins productifs à cause d'une douleur ou d'un inconfort causé par une maladie non traitée. À l'échelle de la société donc, les temps d'attente peuvent entraîner des conséquences et des coûts, mais quelle est au juste leur ampleur? Pour répondre à cette question, ce rapport propose, dans un premier temps, de circonscrire la notion de temps d'attente en santé, d'en donner une définition et de préciser les limites de son interprétation. Par ailleurs, la première section décrira aussi quels temps d'attente sont mesurés au Canada, et où se place le Québec, sur des données comparables, par rapport aux autres provinces canadiennes. Une fois les temps d'attente définis, la deuxième partie s'attachera à évaluer leur impact sur la société, et notamment sur les revenus des individus, les coûts pour la société et la productivité et donc dans quelle mesure les temps d'attente sont-ils un problème de société qu'il est impératif de régler. Finalement, la dernière section présentera des pistes de solution pour réduire les temps d'attente. Cette recherche a été effectuée au moyen d'une analyse quantitative et d'une revue de la littérature. Dans cette revue, il n'y a pas eu d'évaluation par les auteurs des écrits pour juger de leur validité scientifique. Ce qu'il importait à cette étape était de recenser ce qui existait sur le sujet des temps d'attente et couvrir tout le spectre des opinions, conclusions ou façons d'aborder le sujet.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».