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Enregistrement W7093626778

Le système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ) : une approche novatrice

2021· other· fr· W7093626778 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung diseaseMedical screeningContext (archaeology)Colonic disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Avec l’accroissement du fardeau des maladies chroniques, la surveillance est fondamentale pour améliorer la prévention et la prise en charge de ces dernières. L’Institut national de santé publique du Québec a donc développé un système novateur de surveillance des maladies chroniques, le Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ), dont les principales caractéristiques, les forces et les limites sont présentées ici. Méthodologie : Le SISMACQ est le résultat du jumelage de cinq fichiers médico-administratifs. Mises à jour annuellement, ses données couvrent actuellement la période du 1er janvier 1996 au 31 mars 2012. Trois étapes en caractérisent le modèle opérationnel : 1) l’extraction et le jumelage des données médico-administratives grâce à divers critères de sélection; 2) les analyses (principalement la validation des définitions) et la production des mesures de surveillance et 3) l’interprétation, le dépôt et la diffusion de l’information. Le SISMACQ permet actuellement l’étude des maladies chroniques suivantes : diabète, maladies cardiovasculaires, maladies respiratoires, ostéoporose, maladies ostéoarticulaires, troubles mentaux et Alzheimer et maladies apparentées. Il permet également l’analyse de la multimorbidité et de la polypharmacie. Résultats : Pour 2011-2012, le SISMACQ contenait des données sur 7 995 963 Québécois, et leur moyenne d’âge était de 40,8 ans. Parmi eux, 95,3 % répondaient à au moins un critère de sélection permettant l’application de définitions de cas pour la surveillance des maladies chroniques. Cette proportion variait avec l’âge : de 90,1 % chez les Québécois de 19 ans et moins à 99,3 % chez ceux de 65 ans et plus. Conclusion : Le SISMACQ permet la production de données, à l’échelle de la population, sur le fardeau de plusieurs maladies chroniques, sur l’utilisation des services de santé et sur la consommation de médicaments. Il rend possible l’étude intégrée de la combinaison de plusieurs maladies, une approche jusqu’à présent rarement mise en œuvre dans un contexte de surveillance populationnelle. Le SISMACQ répond aux attributs essentiels d’un système de surveillance et aide à la diffusion de l’information auprès des décideurs en vue d’actions en santé publique.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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