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Enregistrement W7067344234

Les indicateurs de santé et d’expérience rapportés par les patients et les patientes. Conduire le changement pour l’amélioration des soins.

2022· other· fr· W7067344234 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary health carePrimary carePublic healthMedical care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demander aux personnes atteintes de maladies chroniques d’évaluer l’impact de leurs soins sur leur santé et leur expérience de soins primaires est l’étape la plus importante pour en rehausser la qualité. Le système de santé québécois collecte massivement des données médico-administratives qui peuvent fournir de l’information pertinente à l’orientation des politiques et à la mise en place de soins primaires pour répondre à leurs besoins. \nCependant, peu d’information est disponible en ce qui a trait à la perception de ce public quant à leurs expériences de soins et leur santé. De plus, aucune collecte systématisée de données au niveau provincial ou canadien en santé primaire n’a été réalisée. La perspective du patient ou de la patiente est souvent absente des indicateurs collectés pour moduler les soins primaires et les politiques ministérielles. Pourtant, ces données sont essentielles à considérer pour : 1) la mise en place de plans d’intervention centrés sur leurs besoins réels; 2) l’établissement de politiques en santé en soins primaires, permettant une meilleure prise en charge de cette clientèle atteinte de maladies chroniques et; 3) pour l’amélioration (continue) des soins et services de santé. Notre équipe a été mandatée pour réaliser la portion québécoise de l’enquête internationale PaRIS (Patientreported Indicator Surveys) de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), qui vise à dresser un portrait comparatif de l’expérience de soins et des résultats de santé de la patientèle atteinte de maladies chroniques bénéficiant de soins primaires. Afin de développer une méthodologie efficace et optimale, nous avons réalisé un colloque dans le cadre du 88e congrès de l’ACFAS, ayant eu lieu le 7 mai 2021. Celuici avait pour titre : Enjeux, priorités et leçons apprises pour les enquêtes sur la qualité des soins primaires selon la perspective des patients et des patientes. Nous avons réuni un groupe de personnes provenant de différents secteurs clés (patients et patientes partenaires, personnel de recherche et clinique, entreprises privées, experte en éthique, etc.) afin d’identifier les barrières et facilitants de l’implantation d’études de grande envergure et de s’inspirer des leçons apprises de celles-ci. \nCe livre blanc vise à regrouper les constats tirés de cette journée ainsi que des recommandations formulées par l’équipe de co-responsables de la portion québécoise du PaRIS-OCDE.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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