Quand les inégalités sociales rendent les patients « difficiles » : le vécu de médecins
Bibliographic record
Abstract
Si les inégalités sociales dans les soins sont habituellement appréhendées par des indicateurs objectifs tels que la fréquence des soins reçus, elles peuvent aussi l’être par des indicateurs subjectifs, comme l’appréciation que les bénéficiaires font de leurs soins. Cet article suit le fil de la subjectivité, mais en s’intéressant au vécu des médecins plutôt qu’à celui de leurs patients. Plus précisément, il explore le sentiment de difficulté que des médecins peuvent éprouver lorsqu’ils suivent des patients victimes d’inégalités sociales. Il repose sur l’analyse qualitative du discours de médecins généralistes exerçant à Montréal. Ces derniers attribuent trois sources principales à leurs difficultés à suivre des patients socialement défavorisés : 1) le temps excessif consacré à ces patients, 2) l’inefficacité de leurs moyens de communication et 3) leur impuissance par rapport aux déficits en ressources (revenus, savoir et liens sociaux) qu’ils perçoivent chez ces patients. La lutte contre les inégalités face aux soins requiert donc une distribution plus égalitaire de ces ressources.
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 | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".