Innovations pour l’amélioration de l’accès aux soins des personnes vulnérables dans les pays de l’OCDE
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Cette étude présente les résultats d’une revue systématique mixte qui visait à élaborer une cartographie ainsi qu’à comprendre les éléments essentiels au succès des innovations visant à améliorer l’accès aux soins des personnes en situation de vulnérabilité sociale. Méthode : Une revue systématique mixte de la littérature a été conduite. La recherche documentaire qui a été réalisée à partir de plusieurs bases de données (Medline, Cinahl, Embase, Social Work, SocIndex) a couvert l’ensemble des pays de l’OCDE et a porté sur une période de 10 ans (2005-2015). Un total de 26 articles a été inclus dans la revue. Résultats : La synthèse thématique a permis d’identifier plusieurs catégories d’innovations comme les services de navigation, l’ offre de soins en « stratégie avancée » et les cliniques offrant des soins adaptés. Elle a aussi permis de mettre en exergue des caractéristiques essentielles qui ont contribué à la performance de ces innovations et à la satisfaction des patients comme, la connaissance et la maîtrise du contexte par l’intervenant, la collaboration inter-organisationnelle et interprofessionnelle, le respect dans la fourniture des soins et enfin la pérennité du financement. Conclusion : L’un des principaux enseignements de cette revue est que l’offre de soins donnée de façon compatissante est un déterminant de l’accès aux soins des personnes vulnérables.
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 | 0.028 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".