L’influence des modèles d’organisation de soins de santé primaires sur l’expérience de soins de patients atteints de différentes maladies chroniques
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Objectifs</title> Déterminer dans quelle mesure l’expérience de soins varie selon les maladies chroniques et analyser la relation entre les modèles d’organisation de soins de santé primaires (SSP) et l’expérience de soins rapportée par des patients atteints de différentes maladies chroniques. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons jumelé les résultats d’une enquête populationnelle et d’une enquête organisationnelle menées dans deux régions du Québec. Nous avons ciblé cinq groupes de maladies chroniques et les avons comparés à un groupe sans maladie chronique. </sec> <sec> <title>Résultats</title> L’accessibilité des soins est faible pour tous les groupes de maladies chroniques et présente peu de variation selon les maladies. Les modèles de contact et de coordination intégré sont les plus accessibles, tandis que le modèle à prestataire unique est le moins accessible. Les indices du processus et des résultats de soins sont beaucoup plus élevés que l’indice de l’accessibilité, et ce, pour tous les groupes. De plus, ils varient selon les maladies, les plus élevés se trouvant dans le groupe des facteurs de risque cardiovasculaires, et les plus faibles, dans le groupe des maladies respiratoires (patients âgés de 44 ans et moins). Toutefois, lorsqu’on passe du groupe des facteurs de risque aux groupes de maladies chroniques plus graves, on observe que le modèle de coordination intégré et le modèle communautaire affichent en général une meilleure performance quant au processus de soins, ce qui met en lumière le plus grand potentiel de ces deux modèles pour répondre aux besoins des personnes atteintes des maladies chroniques les plus graves dans le système de soins de santé canadien. </sec>
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 teacher head, 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".