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Enregistrement W4283695760 · doi:10.3917/futur.449.0005

Pour un système de santé français intégré

2022· article· fr· W4283695760 sur OpenAlexaff
Philippe El Saïr, Émilie Lebée-Thomas, Antoine Malone

Notice bibliographique

RevueFuturibles · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensFédération des Maisons D'Hébergement pour FemmesÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plus de deux ans de pandémie de Covid ont grandement éprouvé les systèmes de santé de la plupart des pays du monde. En France, si le personnel a fait face, c’est au prix d’un épuisement physique et moral des soignants, qui appellent régulièrement à une refonte du système. À l’échelle locale, la pénurie de praticiens et le développement des déserts médicaux sont régulièrement évoqués parmi les principales préoccupations des citoyens. À n’en pas douter la réforme du système de santé français devrait figurer en bonne place dans les enjeux du quinquennat qui vient de commencer. Pour alimenter les réflexions sur ce sujet, cet article de Philippe El Saïr, Émilie Lebée-Thomas et Antoine Malone propose une piste nouvelle consistant à mettre en place un système intégré optimisant l’offre de soins et les dépenses afférentes à des échelles territoriales spécifiques. Les auteurs, tous praticiens hospitaliers de haut niveau, se fondent ici sur un modèle de coopération actuellement en cours d’expérimentation dans cinq territoires français, s’inspirant d’expériences en vigueur dans d’autres pays. Au cœur du projet figurent quatre objectifs : meilleure prise en charge des patients, meilleure santé de la population concernée, meilleur emploi des ressources budgétaires, enfin, meilleures conditions de travail des soignants. Après avoir rappelé ce que recouvre la notion d’intégration de l’offre de santé et présenté les modèles ayant déjà fait leurs preuves, de manière soit verticale (Kaiser Permanente en Californie, National Health System anglais), soit horizontale (Gesundes Kinzigtal en Allemagne, organisations de soins responsables [ACO] aux États-Unis, Intégreo en Belgique), les auteurs montrent comment on pourrait mettre en place une telle intégration au sein du système de santé en France. Partant des expériences pionnières, ils précisent l’échelle territoriale optimale, les freins à lever et les atouts à mobiliser, ainsi que les prérequis pour une généralisation d’un modèle intégré à l’échelle nationale. S.D.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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