Les urgences psychiatriques dans un contexte de sectorisation
Bibliographic record
Abstract
La psychiatrie de secteur est une réalité du système de soins psychiatriques dans la région de Montréal depuis une quinzaine d'années. Dans un milieu urbain dense, où les limites territoriales des secteurs sont étrangères au lieux d'habitation, la sectorisation peut poser de graves problèmes d'accès. Par ailleurs, dans la mesure où la distribution des services de santé mentale sur un territoire suit les principaux axes de la circulation urbaine, la sectorisation peut être la consécration d'un état de fait, son succès étant alors garanti par la force des choses. L'accès aux services d'urgence psychiatrique dans un territoire sectorisé de l'île Jésus est examiné à l'aide des données des archives des hôpitaux Sacré-Coeur et Cité de la Santé. Les données démontrent que les patients ayant une affection psychiatrique se présentent au service d'urgence de l'hôpital de leur secteur. Les habitudes d'utilisation de ces patients des services d'urgence ne sont pas différentes de celles des utilisateurs de tous les types de soins, psychiatriques ou non, pour quelques raisons que ce soit. Cependant, il y a un effet de halo du lieu d'utilisation des services psychiatriques sectorisés sur les services psychiatriques non sectorisés. L'effet de la sectorisation sur l'utilisation des services et leur accès est donc complexe.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".