Organisation et monitoring des capacités hospitalières en période de crise
Notice bibliographique
Résumé
Le présent travail scientifique propose un outil d’aide à la décision pour accompagner la gestion stratégique de la capacité hospitalière en situation de crise similaire à celle de la Covid-19. Cette pandémie a mis en évidence le manque de préparation des systèmes de santé du monde entier, dont le système de santé français. En suivant les projections de l’évolution de la pandémie tout au long d’un horizon temporel déterminé, il s’agit pour nous de proposer une politique d’activation et de désactivation dynamique des ressources exceptionnelles dégagées par les établissements de santé pour prendre en charge le flux massif de patients généré par la crise. Définir une politique de gestion paraît inéluctable pour éviter toute surchauffe du système et une pause trop longue dans les activités médicales non liées à la crise sanitaire en cours, car les organisations hospitalières ont besoin de planifier à l’avance leurs déploiements importants de capacités. Ces travaux s’appuient sur des prévisions épidémiologiques et a su tenir compte du niveau de confiance accordé à ces prévisions. Nous avons focalisé notre étude sur les lits ouverts en réanimation qui exigent de mobiliser toute une série de ressources à aligner sur les capacités disponibles.
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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».