Construction of a methodological framework for the analysis of medical information within the French prospective payment system
Bibliographic record
Abstract
En dépit de la production standardisée de millions d'enregistrements décrivant année après année l'activité d'hospitalisation complète en France, aucune étude globale, aucun suivi précis et répété dans le temps, n'a pu être mené à partir de ces données.Si ces données sont exploitées dans une grande variété d'études spécifiques, elles peinent à trouver une utilisation significative dans l'analyse de l'activité et du recrutement des établissements de santé, ou dans celle des besoins de la population. Tout un pan d'analyse de l'efficience du système de santé reste ainsi inaccessible.Nous nous fixons comme objectif de contribuer à développer un cadre précis d'exploitation de ces données. Cette démarche se fera en trois temps :- Définition d'une méthode de consolidation des données ;- Construction de référentiels d'analyse des données ;- Elaboration de méthodes d'analyse sur deux thématiques générales : la caractérisation de l'activité des établissements et l'étude de leur recrutement, avec exemple d'application de ces méthodes.
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 | 0.187 | 0.171 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.009 |
| Open science | 0.005 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".