Les passages non justifiés au service d'accueil urgences : Proposition d'une offre de soins différenciée.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Resume Objectif Le nombre de passage aux urgences dans les etablissements hospitaliers publics en France augmente tous les ans. L’adequation entre l’admission au service accueil-urgence (SAU) et l’etat clinique du patient doit etre verifiee dans le but de tenter une maitrise en amont du SAU. Methode Une etude prospective a ete effectuee au SAU du CHU de Nantes afin d’evaluer la proportion de patients susceptibles de beneficier d’une hospitalisation directe, programmee dans un service de Medecine specialisee ou polyvalente. Resultats Cette proportion est de 10 %. Soixante-treize pour cent des patients sont âges de plus de 60 ans. Ils sont adresses dans 77 % des cas par leur medecin traitant et dans 10,4 % des cas par le medecin de garde. Ils ont dans 33 % des cas des pathologies medicales non specifiques d’organe, dans 20 % des cas des affections dermatologiques, dans 12 % des cas des infections broncho-pulmonaires et dans la meme proportion des pathologies rhumatologiques, les autres affections etant plus rares. Commentaires Les resultats de cette etude doivent etre confirmes par une etude pilote ou le medecin generaliste fera hospitaliser directement en medecine, sans passage par le SAU, des patients qu’il aurait eu l’intention d’adresser au SAU. Pour ce faire, il contactera, sur un telephone portable, le medecin hospitalier qui se chargera de trouver le lit d’hospitalisation. L’impact sur le SAU de cette nouvelle modalite d’hospitalisation sera evalue en terme de nombre d’admissions evitees au SAU.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it