Prévention et promotion dans les systèmes de santé: analyses croisées et besoins de recherche
Bibliographic record
Abstract
La place de la prévention et de la promotion de la santé dans les systèmes de santé est interrogée à partir de deux approches distinctes, basées sur le partage d'expériences et la comparaison des modèles qui sous-tendent des interventions dans ce domaine. La première partie de l'article relate un travail d'analyse des conditions de l'intégration de la prévention et promotion de la santé dans les systèmes de soins de quatre pays (Brésil, Canada, France, Suisse). La seconde rapporte une réflexion engagée depuis plus d'un an entre la France et le Québec, sur les attentes spécifiques vis-à-vis du système de soins au sein d'une démarche plus globale de promotion de la santé et de prévention. Bien que relevant d'initiatives différentes et indépendantes, ces deux démarches procèdent d'une logique commune: clarifier, au sein d'un système de santé, ce que peut prendre en charge le système de soins et, par construction, réaffirmer la responsabilité politique et sociétale de la promotion de la santé. Il est nécessaire de développer des axes de recherche permettant de mieux préciser les concepts mis en œuvre lorsqu'on avance le terme de prévention au sein du système de soins, de fournir un cadre d'analyse ou de mise en cohérence des expériences de rapprochement entre prévention et soins et de favoriser la prise en compte de cette analyse dans le cadre spécifique des deux systèmes de santé, en tenant compte des évolutions, du contexte historique ou de la dynamique professionnelle propres à chaque pays. Au delà d'une réflexion purement théorique, une telle analyse est nécessaire pour ne plus entretenir d'ambiguïté sur le rôle des professionnels du soin et construire des programmes de santé qui précisent le rôle de chacun. (Promot Educ 2008; Supp(1): 45-48)
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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 | 0.083 | 0.127 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".