Agente de liaison avec les personnes atteintes d’arthrite : un rôle important dans la prestation de soins à des patients des collectivités des Premières Nations
Bibliographic record
Abstract
Introduction L’arthrite est l’une des principales causes d’invalidité dans les collectivités des Premières Nations et elle s’accompagne souvent d’autres maladies chroniques. Les modèles de soins actuels donnent la priorité à l’accessibilité aux soins de traitement spécialisés alors que les approches centrées sur le patient ciblent des objectifs plus larges en matière de santé. Méthodologie Un modèle de soins fondé sur une facilitatrice des soins, appelée « agente de liaison avec les personnes atteintes d’arthrite », a été conçu en collaboration avec la collectivité pour créer des plans de soins axés sur le patient et adaptés à la culture. Au bout d’un an d’intervention, nous rendons compte de la faisabilité et de l’acceptabilité de ce modèle de soins du point de vue des patients et des fournisseurs de soins de santé. Résultats L’agente de liaison avec les personnes atteintes d’arthrite a fait le pont entre les cliniciens et les patients et a favorisé la continuité des soins, de manière à aider les patients à recevoir des soins coordonnés au sein de la collectivité.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".