L'implantation du modèle des groupes de médecine de famille au Québec : potentiel et limites pour l'accroissement de la performance des soins de santé primaires
Bibliographic record
Abstract
Résumé Depuis plusieurs années, l’idée de réformer les soins de santé primaires comme stratégie d’amélioration de la performance du système de santé fait consensus au Canada parmi les politiciens, les décideurs, les cliniciens et les chercheurs. Toutefois, ce n’est que plus récemment que de réelles initiatives de transformations ont été entreprises dans différentes provinces canadiennes comme dans d’autres pays. À cet égard, le modèle de Groupes de médecine de famille (GMF) mis en place au Québec apparaît comme une initiative prometteuse pour améliorer l’organisation des soins de santé primaires. Un GMF est un regroupement de médecins qui travaillent en étroite collaboration avec des infirmières pour dispenser des services auprès de personnes inscrites, sur une base non géographique. L’objectif de cet article est d’analyser le potentiel du modèle GMF comme levier d’amélioration de la performance du système de santé et de discuter des voies possibles d’amélioration de ce modèle. Dans un premier temps, nous discutons l’historique de l’organisation des soins primaires au Québec. Ensuite, nous présentons le modèle GMF au regard des quatre fonctions clés des systèmes de santé identifiées par l’OMS soit 1) le financement, 2) la génération de ressources humaines et technologiques, 3) la prestation de services individuels et collectifs et 4) la gouvernance. Nous discutons par la suite des voies possibles pour faire progresser la réforme en nous inspirant particulièrement du modèle Family health team implanté dans la province de l’Ontario. Nous concluons en proposant des recommandations qui pourraient inspirer d’autres initiatives en cours, notamment les maisons de santé qui s’implantent progressivement en France. Prat Organ Soins. 2011;42(2):101-109
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".