Bibliographic record
Abstract
Un nouveau métier : « gestionnaire de cas » Définition de gestion de cas et intérêt dans l'accompagnement de la démence La ges tion de cas constitue un champ professionnel nouveau, à l'interface des secteurs sanitaires et sociaux.Il se développe en France depuis 2008 sous l'impulsion du plan national Alzheimer [1].Les « gestionnaires de cas » [2] -traduction du terme anglo-saxon case manager [3] -ont pour missions d'évaluer les besoins d'une personne malade afin de planifier et de coordonner la mise en place des services répondant à ses besoins globaux de santé.Ils s'efforcent d'améliorer la qualité et l'efficience des soins [4].Cette fonction est apparue aux États-Unis dans les années 1970 et a d'abord concerné des travailleurs sociaux.Secondairement sont apparues des infirmières « gestionnaires de cas ».La gestion de cas est actuellement largement répandue aux États-Unis et au Canada, et se développe en Europe.Il persiste un débat autour du statut de la fonction de gestionnaire de cas : s'agit-il d'une simple évolution des missions des professionnels sociaux o u de santé [5] ou d'un nouveau métier [6] pour l'exercice duquel une formation spécifique est nécessaire ?Les case managers, parfois aussi appelés care managers [3], ont en pratique des formations diverses et travaillent pour des organisations de santé publiques ou privées -des assurances en particulier -et parfois à leur propre compte.L es disease managers [7] se spécialisent pour leur part dans le suivi d'u ne maladie chronique spécifique (diabète [8], trouble TIRÉS À PART A. Corvol
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".