Bibliographic record
Abstract
Le concept d'HAD (hospitalisation à domicile) est apparu en France il y a presque soixante ans. Initialement, l'HAD était destinée aux patients cancéreux ou en fin de vie. La circulaire de 2004 a élargi son champ d'action à l'obstétrique. Des expériences d'HAD obstétricale ont été menées avec succès à l'étranger (Canada, Pays-Bas) mais aussi en France (surtout pour le post-parturn). Afin d'évaluer la viabilité d'une HAD obstétricale sur la région messine, une enquête a été réalisée au sein d'une clinique, durant un an, sur la prise en charge des menaces d'accouchement prématuré (MAP) , qui est le premier motif d'hospitalisation en ante-partum. Ce travail a pour buts de déterminer la proportion des différentes catégories de MAP en fonction de leur degré de sévérité et d'évaluer quelle part de ces patientes auraient pu bénéficier de l'HAD (si elle avait existée) en première intention ou après une courte hospitalisation, en tenant compte de critères médicaux mais aussi sociaux et géographiques. Sur les 111 dossiers retenus, 60 % des femmes pouvaient prétendre à une HAD quasi immédiate et 25 % après une hospitalisation traditionnelle de 5 jours .Cette étude montre l'intérêt de l'HAD comme structure de prise en charge intermédiaire entre soins ambulatoires et hospitalisation traditionnelle. Par ailleurs, ce mode de prise en charge est en phase avec les principaux objectifs du plan périnatalité 2005-2007 et les aspirations des patientes et de leur famille.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".