Barrières et éléments facilitant l'implantation de modèles intégrés de prévention et de gestion des maladies chroniques
Bibliographic record
Abstract
Résumé Objectif : Les maladies chroniques représentent un fardeau croissant pour les systèmes de soins des pays développés. Pour faire face à leur nature multifactorielle, des modèles intégrés de prévention et de gestion ont été suggérés. Bien que ces modèles aient démontré qu’ils améliorent les résultats des soins des personnes atteintes de maladies chroniques, leur implantation à l’échelle des systèmes de santé demeure un défi. Cette étude avait pour objectif d’identifier les facteurs qui faciliteraient ou nuiraient à l’implantation de ces modèles de soins. Méthodes : Étude de cas du système de soins du Québec. Des entrevues semi-structurées d’experts et de décideurs ont été réalisées en employant une grille d’entrevue. Une revue exhaustive de la littérature et une analyse de contenu ont été réalisées en employant une grille standardisée. Les résultats des entrevues et de la recension des écrits ont été triangulés à l’aide d’un cadre d’analyse. Résultats : Le manque d’outils de gouverne clinique, une faible infrastructure d’information clinique, des plans de rémunération inappropriés, une faible couverture publique des services multidisciplinaires et des déficits à l’organisation des services de santé ont été rapportés comme des barrières. L’émergence de nouveaux modèles de pratique de groupe en première ligne, une intégration croissante des établissements du réseau, un système communautaire de services sociaux développés et un champs de la santé publique développé ont été perçus comme des éléments facilitants. Conclusion : Divers facteurs sont identifiés comme facilitant ou limitant l’implantation de modèles intégrés de soins aux maladies chroniques. Une attention devrait être portée aux mécanismes de gouverne, aux modes de rémunération et de prestation des soins pour accroître les chances de succès de leur implantation. Prat Organ Soins 2009;40(4):251-265
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".