Soins primaires et COVID-19 en France : apports d’un réseau de recherche associant praticiens et chercheurs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 epidemic represented a major challenge for the primary care sector. We present the results of an interprofessional collaborative research endeavor conducted by the ACCORD network to describe primary care actors' and organizations' response to the first wave of the epidemic and national lockdown in France. METHODS: This work draws from quantitative and qualitative material. The quantitative data results from the cross-analysis of the six online surveys carried out by the ACCORD network between March and May 2020, among general practitioners, midwives, and multi-professional primary care organizations in France. This data was enriched by collective multi-professional and multi-disciplinary exchanges conducted in virtual focus groups during an online seminar. RESULTS: There was a significant decrease in primary care activity during the first wave of the epidemic. Many primary care actors adapted their organizations to lower the risk of coronavirus transmission while maintaining access and continuity of care. Professionals received and used information from multiple sources. The crisis revealed both the importance and the diversity of local networks of exchange and collaboration. CONCLUSIONS: Primary care actors adapted quickly and with important local variability to the COVID epidemic, highlighting the importance of pre-existing organizations and collaborations at the local level.
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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 | 0,052 | 0,023 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle