Santé publique clinique : exploiter le meilleur des deux mondes pour la santé comme pour le traitement des maladies
Bibliographic record
Abstract
Introduction Une collaboration efficace et soutenue entre cliniciens et professionnels en santé publique peut améliorer la santé des individus et la santé de la population. Le concept de santé publique clinique favorise cette collaboration entre médecine clinique et santé publique et permet de relever des défis complexes en matière de santé. Dans ce commentaire, nous décrivons le concept de santé publique clinique, les types de problèmes complexes qui nécessitent une collaboration entre les professionnels responsables de la santé des individus et ceux responsables de la santé de la population, de même que les obstacles à la santé publique clinique et les applications de la santé publique clinique qui ont émergé pendant la pandémie de COVID-19. Argumentaire Il existe une complémentarité entre la médecine clinique, qui est axée sur la santé des individus, et la santé publique, qui est axée sur la promotion et la protection de la santé des populations. Une collaboration entre ces deux disciplines est nécessaire pour résoudre les problèmes de santé complexes. Pour ce faire, toutefois, il convient de s’attaquer aux obstacles relatifs aux disciplines, ainsi qu’aux obstacles culturels et financiers qui empêchent une collaboration accrue et durable en la matière. Les succès récents, particulièrement durant la pandémie de COVID-19, constituent un modèle de collaboration de ce type entre cliniciens et praticiens en santé publique. Conclusion Une approche en matière de santé publique qui favorise une collaboration permanente entre cliniciens et professionnels en santé publique pour lutter contre des menaces sanitaires complexes aura plus d’impact que la somme de ses parties.
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 | 0.025 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.009 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.011 |
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".