Traitement de l’information médicale par la Classification Internationale des Soins Primaires CISP - 2 Deuxième version
Notice bibliographique
Résumé
Comme dans tout secteur professionnel, un langage commun est nécessaire pour établir une communication efficace et précise en médecine générale et de famille. La description de notre pratique quotidienne exige donc une classification consensuelle, pragmatique et souple à l’usage. Le monde se rétrécit : cette classification doit dès lors être internationale et rendre possible la communication au-delà des frontières. La Classification Internationale des Soins Primaires (CISP)4 répond à ces exigences. La CISP-2, sa nouvelle version, est un outil utile et précis pour la médecine générale et de famille. Elle comprend des critères d’inclusion et d’exclusion qui permettent au médecin de famille de classifier les problèmes cliniques similaires avec le même terme et le même code. Le nombre d’erreurs de classification en est donc limité et la classification offre une "vraie" image du monde que nous désirons décrire. Mais il ne suffit pas d’avoir une classification internationale en anglais. C’est dans nos langues respectives que nous pratiquons la médecine générale et de famille. C’est dans notre langue donc que nous avons besoin de cette classification pour l’utiliser en pratique quotidienne et dans nos pays respectifs. Le Comité International de Classification de la WONCA (WICC)5, groupe de travail de la WONCA6 en méthodologie de recherche, est donc très heureux que le livre ICPC-2 publié en 1998 par Oxford University Pressi soit traduit en français. Ce fut un travail long et difficile, impliquant de nombreux généralistes membres du CISP-Club, l’Association internationale francophone des utilisateurs de la CISP. Ceux-ci n’ont compté ni leur énergie ni leur temps pour produire une traduction de très haute qualité. Cette traduction a été rendue possible particulièrement grâce aux efforts de Marc Jamoulle (Charleroi, Belgique), membre du WICC, ainsi que Michel Roland (Bruxelles, Belgique), Jacques Humbert (Nantes, France) et Jean-François Brûlet (Saint Martin Lestra, France) qui ont travaillé en collaboration intime avec d’autres généralistes belges, français, suisses et québécois.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».