Influence des facteurs organisationnels sur l’implantation d’une approche personnalisée de dépistage du cancer du sein
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : La stratification en catégories de risque, selon des facteurs génétiques et cliniques, permettra bientôt d’améliorer les programmes de dépistage du cancer du sein. Nous avons voulu comprendre l’influence des dimensions organisationnelles sur l’éventuelle implantation de cette approche au Québec. Méthodes : Des entretiens semi-dirigés ont été effectués auprès de 16 décideurs et gestionnaires du programme québécois de dépistage du cancer du sein (PQDCS). Un cadre d’analyse institutionnel a été retenu pour analyser les données. Résultats : L’analyse thématique des entretiens a permis de dégager un consensus sur la nécessité d’implanter une approche davantage personnalisée, fondée sur la stratification du risque, en complémentarité avec le PQDCS. Plusieurs interviewés se sont montrés préoccupés par les besoins en termes de ressources humaines ainsi que par le rôle que médecins et infirmières pourraient être appelés à jouer. L’adaptation des outils de communication aux caractéristiques des populations locales, l’équité interrégionale dans l’accès aux services, et les effets sur le taux de participation au programme organisé en place (PQDCS) ont aussi été soulevés par les interviewés. Conclusion : Notre analyse fait ressortir l’importance du contexte organisationnel du système de soins où s’implantera l’approche par stratification du risque. La disponibilité de ressources humaines formées adéquatement, l’adaptation des outils aux réalités sociodémographiques, et la compatibilité avec les mesures de la performance constituent des éléments-clés à considérer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».