La pratique collective en soins primaires dans six pays européens, en Ontario et au Québec : état des lieux et perspectives dans le contexte français
Bibliographic record
Abstract
Résumé En France, la médecine de groupe en soins ambulatoires est peu développée comparativement à d’autres pays. En Finlande et en Suède, le regroupement des médecins s’opère dans des structures publiques locales avec des équipes multidisciplinaires, tandis qu’au Canada, aux Pays-Bas et au Royaume-Uni, il s’organise dans des structures privées gérées par des professionnels de santé indépendants dans un cadre contractuel. Parmi les facteurs explicatifs du regroupement, on relève, d’une part, une réelle volonté politique de placer les soins primaires au cœur du système et, d’autre part, l’effet d’évolutions sociologiques, démographiques et épidémiologiques. Le regroupement s’accompagne souvent de règles et de pratiques nouvelles : mécanismes d’inscription volontaire des patients auprès d’un médecin exerçant en groupe, développement de nouvelles coopérations entre professions de santé, modification de la rémunération des médecins et nouveaux contrats entre groupes et autorités de santé. Certains signes sont tangibles en France, précurseurs certainement d’une accélération du processus de regroupement des médecins.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".