Organisation et monitoring des capacités hospitalières en période de crise
Bibliographic record
Abstract
Le présent travail scientifique propose un outil d’aide à la décision pour accompagner la gestion stratégique de la capacité hospitalière en situation de crise similaire à celle de la Covid-19. Cette pandémie a mis en évidence le manque de préparation des systèmes de santé du monde entier, dont le système de santé français. En suivant les projections de l’évolution de la pandémie tout au long d’un horizon temporel déterminé, il s’agit pour nous de proposer une politique d’activation et de désactivation dynamique des ressources exceptionnelles dégagées par les établissements de santé pour prendre en charge le flux massif de patients généré par la crise. Définir une politique de gestion paraît inéluctable pour éviter toute surchauffe du système et une pause trop longue dans les activités médicales non liées à la crise sanitaire en cours, car les organisations hospitalières ont besoin de planifier à l’avance leurs déploiements importants de capacités. Ces travaux s’appuient sur des prévisions épidémiologiques et a su tenir compte du niveau de confiance accordé à ces prévisions. Nous avons focalisé notre étude sur les lits ouverts en réanimation qui exigent de mobiliser toute une série de ressources à aligner sur les capacités disponibles.
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 | 0.009 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".