Notice bibliographique
Résumé
La prise en charge des patients atteints d’insuffisance rénale chronique présente en France de graves difficultés : insuffisance de la prévention, inégalités d’accès à la greffe, développement insuffisant des modalités de dialyse autonome. Les explications sont multifactorielles, mais les procédures de rémunération des acteurs et des structures de soins entrent en jeu en partie. Pour résoudre ces problèmes liés au mode de financement, des réflexions sont menées depuis quelques années sur la mise en place d’une tarification du parcours de soins, intégrant forfaitairement les soins et prestations directement liés à la prise en charge. Cette évolution du financement présente toutefois des limites et des risques pour la qualité des soins, nécessitant que soient mis en place un cadre précis en termes de référentiel de pratiques et d’indicateurs de qualité, un système d’information et d’évaluation performant, une organisation plus intégrée des soins. La France doit, dans cet esprit, expérimenter en 2019 certains modèles de tarification selon le parcours. In France, serious difficulties exist in the management of patients suffering from chronic kidney disease: insufficient prevention, inequalities in access to transplantation, insufficient development of autonomous dialysis. The explanations are multifactorial but partly involve the procedures for remunerating professionals and health care facilities. To solve these problems related to the financing method, discussions have been underway for several years on the implementation of bundle payment, including all care and services. However, this evolution presents limits and risks for the quality of care, requiring the implementation of a precise framework in terms of guidelines and quality indicators, an efficient information and evaluation system, and a more integrated organization of care. During 2019, it is planned to carry out experiments on certain models of bundle payments for chronic kidney disease.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».