MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4283695760 · doi:10.3917/futur.449.0005

Pour un système de santé français intégré

2022· article· fr· W4283695760 on OpenAlexaff
Philippe El Saïr, Émilie Lebée-Thomas, Antoine Malone

Bibliographic record

VenueFuturibles · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsFédération des Maisons D'Hébergement pour FemmesÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plus de deux ans de pandémie de Covid ont grandement éprouvé les systèmes de santé de la plupart des pays du monde. En France, si le personnel a fait face, c’est au prix d’un épuisement physique et moral des soignants, qui appellent régulièrement à une refonte du système. À l’échelle locale, la pénurie de praticiens et le développement des déserts médicaux sont régulièrement évoqués parmi les principales préoccupations des citoyens. À n’en pas douter la réforme du système de santé français devrait figurer en bonne place dans les enjeux du quinquennat qui vient de commencer. Pour alimenter les réflexions sur ce sujet, cet article de Philippe El Saïr, Émilie Lebée-Thomas et Antoine Malone propose une piste nouvelle consistant à mettre en place un système intégré optimisant l’offre de soins et les dépenses afférentes à des échelles territoriales spécifiques. Les auteurs, tous praticiens hospitaliers de haut niveau, se fondent ici sur un modèle de coopération actuellement en cours d’expérimentation dans cinq territoires français, s’inspirant d’expériences en vigueur dans d’autres pays. Au cœur du projet figurent quatre objectifs : meilleure prise en charge des patients, meilleure santé de la population concernée, meilleur emploi des ressources budgétaires, enfin, meilleures conditions de travail des soignants. Après avoir rappelé ce que recouvre la notion d’intégration de l’offre de santé et présenté les modèles ayant déjà fait leurs preuves, de manière soit verticale (Kaiser Permanente en Californie, National Health System anglais), soit horizontale (Gesundes Kinzigtal en Allemagne, organisations de soins responsables [ACO] aux États-Unis, Intégreo en Belgique), les auteurs montrent comment on pourrait mettre en place une telle intégration au sein du système de santé en France. Partant des expériences pionnières, ils précisent l’échelle territoriale optimale, les freins à lever et les atouts à mobiliser, ainsi que les prérequis pour une généralisation d’un modèle intégré à l’échelle nationale. S.D.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.227
Threshold uncertainty score0.452

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0090.009
Scholarly communication0.0110.008
Open science0.0010.007
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.003

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.412
Teacher spread0.353 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueFuturiblesSame topicHealthcare Systems and PracticesFrench-language works237,207