Quels seront les soins de santé de première ligne du futur ? Compte-rendu du 40e Colloque Jean-Yves Rivard
Bibliographic record
Abstract
Nous présentons dans ce compte-rendu une synthèse du 40e Colloque Jean-Yves Rivard, organisé par le Département de gestion, d'évaluation et de politique de santé de l’École de santé publique de l’Université de Montréal, qui s’est tenu le 1er juin 2023 et qui portait sur les soins primaires. Le colloque était constitué de quatre panels réunissant des chercheurs, décideurs, professionnels de la santé et représentants de patients, ainsi que d’une conférence de clôture présentée par un expert en analyse des systèmes de santé. Les thèmes abordés ont été l’optimisation du rôle du médecin de famille, la contribution de l’ensemble des professionnels de la santé, les modèles novateurs d’ici et d’ailleurs, et le modèle idéal de soins primaires pour les patients inscrits et orphelins et les perspectives sur la première ligne en santé. Les messages clés du colloque ont mis en évidence la nécessité de travailler en équipe et de revoir le modèle d'inscription et d'affiliation des patients à un médecin de famille. D'autres recommandations ont également été émises, telles qu’étendre la collaboration entre les CLSC et les GMF, envisager différents modèles de soins complémentaires en fonction des besoins des patients, renforcer les systèmes de communication entre établissements et entre professionnels et donner plus de pouvoir aux patients à toutes les étapes de leur trajectoire de soins.
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 | 0.021 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".