Le réseau de services intégrés aux aînés des Bois-Francs : un changement des pratiques cliniques et de gestion
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs lacunes reliées entre autres à la coordination des services aux aînés ont été identifiées au Québec. Pour tenter de les corriger, un réseau de services intégrés aux aînés des Bois-Francs, région située à environ cent kilomètres au sud-ouest de la ville de Québec, a été mis en place en 1997. Il a nécessité l’introduction de nouveaux modes de fonctionnement et de gestion dont trois niveaux de concertation, la présence d’une nouvelle catégorie d’intervenants, des gestionnaires de cas et le recours à de nouveaux outils cliniques pour évaluer et suivre la situation de l’aîné. Il combine une porte d’entrée unique, la gestion de cas et le plan de services individualisé. Il a aussi entraîné le développement d’un dossier clinique informatisé partageable. Ce réseau couvre tout le continuum de soins et de services, soit de la prévention jusqu’aux soins en fin de vie. Il a été mis en place sans l’apport initial de ressources humaines ou financières supplémentaires et sans changement majeur aux structures actuelles. Les résultats des évaluations révèlent que cette expérience de fonctionnement en réseau de services intégrés s’est avérée un succès.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".