Sondage sur les pratiques des médecins de famille et sur la collaboration interprofessionnelle avec des ergothérapeutes en GMF quant au dépistage des conducteurs à risque
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a sondé 46 médecins de famille québécois quant à leurs pratiques pour l'évaluation et le dépistage des conducteurs à risque afin 1) de mieux comprendre leur niveau de compétence perçu; 2) de recenser les difficultés rencontrées dans le processus de prise de décision et 3) de documenter leurs besoins et attitudes quant à une collaboration plus étroite avec les ergothérapeutes. Les participants (femmes : 84,8 %; moyenne d'expérience : 15,7 (±12,1) ans) ont répondu à un sondage en ligne de 30 questions. Les résultats de cette étude démontrent que malgré un certain confort à effectuer l'évaluation et le dépistage des conducteurs à risque, les médecins ne se considèrent pas comme les professionnels les mieux qualifiés pour ce faire. Ils reconnaissent également le rôle que jouent les ergothérapeutes dans le dépistage de cette clientèle et l'intervention auprès d'elle. Ils voient ainsi la pertinence d'avoir accès aux services de ces professionnels en soins de première ligne.
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 | 0.010 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".