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Enregistrement W4391744646 · doi:10.54932/oocl1335

Quels seront les soins de santé de première ligne du futur ? Compte-rendu du 40e Colloque Jean-Yves Rivard

2024· report· fr· W4391744646 sur OpenAlexaffabout
Raphaëlle Bordeleau, Mathilde Montpetit, Jade Jost, Régis Blais, Delphine Bosson-Rieutort, Géraldine Layani, Nadia Sourial

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous présentons dans ce compte-rendu une synthèse du 40e Colloque Jean-Yves Rivard, organisé par le Département de gestion, d'évaluation et de politique de santé de l’École de santé publique de l’Université de Montréal, qui s’est tenu le 1er juin 2023 et qui portait sur les soins primaires. Le colloque était constitué de quatre panels réunissant des chercheurs, décideurs, professionnels de la santé et représentants de patients, ainsi que d’une conférence de clôture présentée par un expert en analyse des systèmes de santé. Les thèmes abordés ont été l’optimisation du rôle du médecin de famille, la contribution de l’ensemble des professionnels de la santé, les modèles novateurs d’ici et d’ailleurs, et le modèle idéal de soins primaires pour les patients inscrits et orphelins et les perspectives sur la première ligne en santé. Les messages clés du colloque ont mis en évidence la nécessité de travailler en équipe et de revoir le modèle d'inscription et d'affiliation des patients à un médecin de famille. D'autres recommandations ont également été émises, telles qu’étendre la collaboration entre les CLSC et les GMF, envisager différents modèles de soins complémentaires en fonction des besoins des patients, renforcer les systèmes de communication entre établissements et entre professionnels et donner plus de pouvoir aux patients à toutes les étapes de leur trajectoire de soins.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,014
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,333 · 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
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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