COVID-19 et maintien à domicile des aînés
Bibliographic record
Abstract
La situation critique provoquée par la COVID-19 dans les CHSLD et les résidences privées pour aînés (RPA) nous amène à réfléchir sur la question du maintien à domicile des personnes âgées au Québec. Près de 75% des décès connus dans la province proviennent des centres d’hébergement où le virus se propage plus rapidement. Le débat public au cours des dernières semaines s’est focalisé sur les mesures qui peuvent être mises de l’avant du côté de l’offre de services dans les CHSLD et les RPA afin d’alléger les pressions sur le réseau. Cependant, dans un contexte de plus long terme, certaines politiques visant à réduire la demande de soins en milieu institutionnel offrent aussi des avenues prometteuses, et pourraient aider à limiter les ravages que pourrait causer une prochaine pandémie. On pense en particulier aux politiques qui influencent à la hausse la demande pour les services d’aide à domicile. Celles-ci favorisent le maintien des aînés dans leur milieu de vie et permettent d’éviter ou de retarder l’hébergement en institution. Cette question est particulièrement cruciale au Québec.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".