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Enregistrement W7113444148

Opinion de 10 médecins généralistes charentais participants au déploiement du projet de réorientation mis en place au Centre Hospitalier d’Angoulême via le logiciel Logibec Réorientation® : Étude Qualitative

2021· dissertation· fr· W7113444148 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical careNova scotiaResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : La réorientation des patients auto-référés est une pratique courante mais mal connue et encadrée en médecine d’urgence. Un algorithme de réorientation permettant de choisir les patients à réorienter à l’accueil des urgences a fait ses preuves au Canada : Logibec Réorientation®. Ce logiciel a été mis en place en juillet 2020 entre le Centre Hospitalier d’Angoulême et des cabinets de médecine générale du bassin de santé. Notre étude a pour objectif de recueillir l’opinion des médecins généralistes partenaires du projet. Méthodologie : Étude qualitative réalisée à partir d’entretiens individuels semi-dirigés auprès des médecins généralistes d’Angoulême partenaires du projet, entre février et mars 2021. Résultats : Nos entretiens ont révélé que la prise en charge des demandes de soins non programmés était similaire dans tous les cabinets avec la présence de créneaux de consultations dédiés chaque jour et un rôle important de la secrétaire. Le logiciel est simple d’utilisation et les consultations, typiques de médecine générale. Les médecins généralistes viennent en aide aux urgences, participent à l’amélioration de l’accès aux soins et à la création d’un réseau ville-hôpital. Des inconvénients ont été soulevés : l’écueil principal étant les rendez-vous non honorés, les difficultés à refuser des patients en plus de leur patientèle, et un accès aux soins parfois jugé trop rapide pour certaines pathologies. Les principaux freins au développement du projet sont les craintes quant à la surcharge de travail et à leur disponibilité. Le principal axe d’amélioration est la généralisation de la procédure à l’ensemble des médecins du territoire pour lisser les créneaux par médecin. Les autres pistes d’amélioration sont la communication entre les différents intervenants afin d’améliorer la pertinence de la réorientation et l’évolution dans l’échange médecins-patients afin de diminuer les rendez-vous non honorés. La perspective d’avenir est la mise en place de réorientation par le biais de CPTS. Conclusion : Les médecins généralistes interrogés sont satisfaits du projet. La généralisation du projet à l’ensemble du territoire, une meilleure communication entre les différents protagonistes, ainsi qu’une sectorisation des patients selon un territoire semblent être les pistes à exploiter pour améliorer le projet.

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)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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