Effets sur les patients des variations dans l’implantation d’un programme d’intervention sur le risque cardiométabolique à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Introduction En 2011, l’Agence de la santé et des services sociaux de Montréal (ASSSM), en partenariat avec les Centres de santé et de services sociaux (CSSS) de la région, a coordonné la mise en oeuvre d’un programme sur le risque cardiométabolique s’inspirant du Chronic Care Model. Ce programme destiné aux patients diabétiques ou hypertendus comporte une séquence de suivis individuels, des cours de groupe et des séances d’activité physique. Notre étude évalue l’impact de la variation dans l’implantation de certains aspects du programme entre les six CSSS participant à l’étude sur les résultats de santé des patients. Méthodologie L’évaluation a été réalisée à l’aide d’un devis quasi-expérimental « avantaprès ». Des variables d’implantation ont été construites à partir de données colligées lors de l’analyse d’implantation concernant les ressources, la conformité au processus clinique prévu dans le programme régional, l’expérience du programme et la coordination interne au sein de l’équipe de soins. Des différences de différences utilisant des scores de propension ont été calculées pour les résultats d’HbA1c, l’atteinte de la cible de tension artérielle (TA) et de deux cibles d’habitudes de vie (niveau d’activité physique et répartition des glucides alimentaires) à 6 mois et à 12 mois de suivi, en fonction de l’exposition des patients à un degré plus ou moins important d’implantation de divers aspects du programme à l’étude. Résultats Les résultats portent sur les 1 185 patients pour lesquels on disposait de données de suivi à 6 mois et les 992 patients pour le suivi à 12 mois. Les analyses de différences de différences ne révèlent aucune association claire entre le degré d’implantation des divers aspects du programme à l’étude et les résultats de santé chez les patients. Conclusion Le programme produit des effets sur les indicateurs de santé sélectionnés indépendamment des variations dans l’implantation du programme entre les CSSS participant à l’étude. Les résultats suggèrent que les effets d’un tel programme sont davantage tributaires de la prestation des interventions auprès des patients que des aspects organisationnels liés à son implantation.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".