Qualité et sécurité des services de santé offerts en situation linguistique minoritaire en Ontario : investigations des données administratives de santé
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons une synthèse de plusieurs analyses récentes réalisées par notre groupe de recherche à partir de données administratives de santé pour mesurer la qualité et la sécurité des services de santé offerts aux francophones et allophones en Ontario, Canada. Les résultats de nos analyses démontrent que les Ontariennes et les Ontariens qui reçoivent des soins dans leur principale langue d’usage ont généralement de meilleurs résultats cliniques comparés à ceux qui reçoivent des soins dans une langue autre que leur principale langue d’usage. Ceci suggère que la qualité et la sécurité des soins offerts aux patients et aux patientes en situation de discordance linguistique pourraient être améliorées par le pairage de professionnel-patient parlant la même langue, par exemple, en référant un patient à un médecin qui parle la langue du patient, ou en s’assurant que les francophones ont accès aux services en français en milieux désignés en Ontario en vertu de la Loi sur les services en français et que les allophones puissent bénéficier de davantage de services d’interprétariat.
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 | 0.019 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| 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".