Prise en charge et suivi des patients traités par prophylaxie antirétrovirale : évaluation des pratiques professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Résumé La prise en charge des patients traités pour un accident d’exposition au sang ou sexuelle (AESS) nécessite un suivi clinique et biologique rigoureux. Malgré l’information donnée sur l’importance de ce suivi régulier, il a été constaté une augmentation importante du nombre de patients perdus de vue à la consultation de dépistage à l’hôpital Lariboisière-Fernand Widal (Assistance Publique-Hôpitaux de Paris). L’objectif principal de ce travail était d’améliorer le suivi des patients traités par prophylaxie antirétrovirale dans le cadre d’un AESS avéré. L’outil méthodologique retenu est celui des enquêtes de pratiques à partir de cinq critères faisant l’objet d’une grille d’audit clinique ciblé (perdus de vue, sérologies VIH réalisées, traçabilité de la surveillance clinique, de la surveillance biologique et de l’observance). L’enquête de pratiques a été conduite à partir d’une revue des dossiers sur une période de six mois suivie de la mise en place et l’évaluation des mesures correctives sur une période de deux ans. Une diminution significative du pourcentage de perdus de vue a été observée entre 2005 et 2007, une hausse significative des résultats du suivi sérologique des patients et de la traçabilité de l’observance, ainsi qu’une augmentation de la surveillance clinique et de la surveillance biologique. Deux effets notables ont été constatés : l’amélioration de la prise en charge des patients, de la qualité des soins et la responsabilisation de chacun des acteurs assurant une certaine pérennité de l’action. Ces effets sont confirmés par la diminution du nombre de patients perdus de vue, un meilleur suivi de l’observance et du risque iatrogène. Cette démarche globale est intégrée à l’évaluation des pratiques professionnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.017 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".