Facteurs influençant la multiplication de traitements en physiothérapie : une analyse thématique de la jurisprudence québécoise
Notice bibliographique
Résumé
La physiothérapie est touchée par un problème de multiplication de traitements; la fréquence des traitements ou leur durée peuvent être inappropriées ou disproportionnées face aux besoins du patient. La multiplication de traitements peut avoir des conséquences financières, physiques, psychologiques et sociales. Pour explorer les facteurs influençant la fréquence et la durée des traitements dans les situations de multiplication de traitements, une analyse thématique de la jurisprudence a été réalisée. Certains facteurs cliniques et non cliniques influençant la fréquence et la durée des traitements ont pu être identifiés par cette analyse thématique de la jurisprudence. Les facteurs cliniques impliquent que l’allocation des ressources soit guidée par la condition et l’évolution du patient. Les facteurs non cliniques peuvent inclure la pression des employeurs, les demandes des autres professionnels de la santé ou les conflits d’intérêts de type financier. Cette analyse thématique de la jurisprudence est une première étape pour comprendre ce qui motive les décisions cliniques d’allocation des ressources des professionnels de la physiothérapie. Cette démarche est essentielle pour mettre en place des politiques et des normes de pratique soucieuses du contexte de pratique et des normes éthiques, déontologiques et légales qui animent la profession.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».