Expérience de francophones en Ontario chez leur médecin de famille : concordance et discordance linguistique
Notice bibliographique
Résumé
Résumé : Il est possible d’améliorer la santé et les soins de santé de manière efficace par l’entremise de l’amélioration de l’expérience du patient. L’objectif principal de cette étude était de saisir et comprendre l’expérience de patient(e)s francophones chez leur médecin de famille en examinant les effets de la concordance et la discordance linguistique sur cette expérience. La méthode de collecte de données fut inspirée des deux premières étapes de l’approche « Experienced-Based Design » (EBD). Six groupes de discussions ont été organisés dans des communautés fortement francophones du nord de l’Ontario où vingt-neuf participant(e)s ont partagé l’expérience d’une visite chez leur médecin de famille. L’expérience de patient(e)s francophone est caractérisée par de nombreuses émotions, dont plusieurs sont éprouvés en raison de la concordance et la discordance linguistique avec le médecin de famille. La discordance linguistique au service de santé de première ligne suscite une expérience moins favorable en matière de confort, d’accessibilité, de sécurité et de sentiments d’aptitude personnelle. L’offre active de services en français en tenant compte de la préférence linguistique des patients au-delà les apparences du bilinguisme, tout en offrant un environnement de santé de première ligne bilingue (ex. affiches, formulaires) favoriserait une expérience de santé positive pour des Franco-Ontariens.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».