Vulnérabilité, observance et adhésion thérapeutique : quels risques? : la prévention de la tuberculose chez les enfants immigrants à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Si le nombre de nouveaux cas de tuberculose au Québec a considérablement baissé au cours des dernières décennies, l’épidémiologie mondiale rappelle toutefois que cette maladie est responsable de plus de deux millions de morts par an. Au Canada, certains groupes seraient plus vulnérables, notamment les immigrants provenant de pays où la tuberculose est endémique. La Clinique de tuberculose du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine est un outil de lutte active contre cette maladie, entre autres grâce à son programme de dépistage scolaire auprès des enfants immigrants. Ce dépistage vise à identifier les porteurs de la tuberculose latente, c’est-à-dire la forme non contagieuse de la maladie. Un traitement préventif de neuf mois est offert aux enfants qui présentent un résultat positif afin de prévenir le développement de la tuberculose maladie (forme active). Dans 28 % des cas, ce traitement n’est pas adéquatement complété et dans 11 % des cas, il est refusé. La présente étude porte à la fois sur la question de l’observance thérapeutique et sur les conditions de vie post-migratoires. L’observation de consultations à la Clinique de tuberculose et les entrevues auprès des soignants et des familles ont engendré une réflexion sur la prévention de la tuberculose en contexte migratoire de même que sur le caractère multifactoriel de la non-observance thérapeutique. L’analyse des données fait ressortir l’impact du vécu migratoire et des conditions de vie (le logement, l’emploi, la maîtrise de la langue, etc.) sur la prise irrégulière du médicament, permettant une meilleure compréhension de ce comportement (chapitre 4). Il a également été possible de documenter une distinction entre les conduites (l’observance) et les attitudes (l’adhésion) nuançant la compréhension des diverses trajectoires thérapeutiques à l’aide de rationalités plurielles et diversifiées (chapitres 5 et 6). Il s’en dégage une réflexion sur le caractère normatif de la catégorisation de « groupe » et de « comportement » à risque laissant place aux différents univers référentiels et, plus globalement, aux conditions de vie des familles (chapitre 7).
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".