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Enregistrement W7046140474

Contribution to the modelling of lengths of stay at Grenoble University Hospital

2002· other· fr· W7046140474 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2002
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaStatistical analysisIle de francePilotage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse propose une méthodologie permettant l'identification des groupes homogènes de malades (GHM) du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Grenoble dont la durée de séjour (DS) s'écarte de la "référence nationale", mais aussi d'identifier la présence d'éventuels groupes d'"outliers" (patients avec des DS extrêmes) dans ces GHM. L'enjeu est de taille : des séjours longs entrainent une occupation des lits supérieure à ce que permet la valorisation financière correspondant à la pathologie prise en charge. Il est donc important de repérer ces GHM, responsables du coût élevé du point Indice Synthétique d' Activité (ISA), unité d'oeuvre des hôpitaux utilisée par le Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information pour connaître leur activité, leur allouer le budget correspondant, et contraindre à une productivité optimale. Les écarts entre la distribution des DS des GHM grenoblois et celle de leurs homologues de la base nationale ont été comparés. Pour chaque GHM, un profil, fondé sur la comparaison des quartiles de DS des distributions nationales et grenobloises, deux à deux, a été construit. Des méthodes statistiques de classification (analyse en composantes principales, classification hiérarchique, analyse discriminante et modèles de mélange) ont été utilisée pour repérer aisément et sûrement les GHM économiquement coûteux. De manière empirique, les profils grenoblois semblent se structurer en 9 catégories. La classification hiérarchique identifie 4 catégories de GHM, dont une particulière comptant 16 GHM, dans laquelle un tiers des patients participe fortement à la dérive n points ISA du CHU, et pour qui la mise en place d'une action économiquement rentable serait aisée. Le modèle de mélange montre que les GHM se structurent en 3 catégories et permet de valider la classification issue de l'approche multidimensionnelle.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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