L’expérience des visites chez le médecin de famille telle que vécue par des francophones de 45 ans et plus du nord de l’Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION : En 2007, d'après le critère de la première langue parlée, nous avions 138 francophones pour chaque médecin en Ontario.Ce chiffre devient toutefois 297 francophones pour chaque médecin de famille en mesure d'offrir des services en français (Gauthier, Timony, Wenghofer, 2012).La suite des recherches de Timony et collab.(2013) dans « Promising quantities, disappointing distribution » nous informe que même si les ratios de médecins pouvant offrir des services en français sont prometteurs pour les francophones, on trouve un plus grand ratio de ces médecins dans les communautés ontariennes où moins de 10 % de la population est francophone (5,6 de ces médecins par 1000 habitants francophones).Cela laissant, en revanche, les communautés fortement francophones rurales du Sud et du Nord de la province avec les plus petits ratios de médecins pouvant offrir des services en français aux résidents francophones (Timony et collab., p. 5).Parmi les conclusions de ces chercheurs, on souligne la tendance d'une décroissance du nombre de médecins pouvant offrir des services en français dans une région selon la croissance du nombre d'habitants francophones (Timony, Gauthier 2013).Nous ne remettons pas en question l'importance des médecins de famille pour la santé de nos communautés fortement francophones en Ontario.L'importance de la médecine de première ligne est amplement discutée au Canada ainsi qu'en Ontario (Picard, 2004; CMFC, 2004) en plus du besoin de l'amélioration de l'accès aux services de première ligne (Health Council of Canada, 2014).Sur la santé des Ontariens, Kasperski (2011) ajoute que « l'amélioration de la médecine familiale est l'antidote nécessairedans les grandes villes, les petites villes et dans les collectivités éloignées et rurales [traduction libre] » (p.3).En réalité, il existe une documentation exhaustive sur l'évolution et les recommandations pour les pratiques de médecines familiales au Canada et en Ontario, cela toujours dans le but d'améliorer l'accès, la qualité des services de santé et la santé des Canadiens et Canadiennes.Les recherches de Gauthier et Timony (2012; 2013) s'inscrivent dans ce courant de la recherche en accordant une attention particulière à la population francophone de l'Ontario, en examinant, notamment, la santé des francophones du point de vue des médecins de famille en Ontario (Gauthier, 2013).Parallèlement, la santé des francophones en Ontario est un phénomène largement documenté au cours de la dernière décennie.Dans l'ensemble, les recherches révèlent que les Franco-Ontariens sont moins en santé que les Ontariens en général (Picard, 1999; REDSP, 2000; REDSP, 2005; Bouchard, 2011 Bouchard, & 2012)).De surcroît, les rapports affirment que les francophones de la province se disent eux-mêmes en moins bonne santé que leurs homologues anglophones (REDSP, 2005; Bouchard, 2009; Bouchard, 2012).Notons que le récent rapport de Bouchard (2012), comparant l'état de santé des francophones à celui des anglophones de l'Ontario, examine aussi la santé des Ontariens en relation avec les visites chez le médecin de famille.Selon Bouchard (2012), l'importance du médecin de famille est apparente.Son étude rapporte que « dans l'ensemble, 90 % de la population de l'Ontario ont un
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».