Imaginer les soins primaires de demain
Bibliographic record
Abstract
Par leur position centrale d’accès au système de santé, leur rôle naturel dans la coordination des soins et s’inscrivant dans un partenariat à long terme avec les individus au sein de leur communauté, les soins primaires devraient être le pivot de tout système de santé. Pourtant, alors qu’ils constituent effectivement un premier niveau de soins pour la population sur un territoire donné afin de répondre à une majorité des besoins individuels, nous observons dans les pays occidentaux un déficit encore important du déploiement des soins primaires. Les causes sont multiples : prépondérance dans nos sociétés d’une médecine technologique centrée sur l’hôpital et les soins aigus, manque de culture de santé publique des professionnel·les, déficits structuraux et de gouvernance des systèmes de santé ou encore manque de volonté politique. Le livre Imaginer les soins primaires de demain est basé sur les preuves scientifiques actuelles et coécrit par des chercheur·euses et professionnel·les de santé en association avec le Groupe francophone de soins primaires (www.gfisp.org). Il propose une réflexion sur les défis contemporains que doivent affronter les soins primaires ainsi que sur les possibles voies d’action pour y faire face. Rédigé par plus d’une quarantaine d’expert·es, il s’agit de faire le bilan de cinquante ans « d’histoire du futur des soins primaires » et de proposer une réflexion sur la manière de stimuler le changement et la créativité dans leur organisation. Il s’agit également et surtout de proposer de nouvelles voies, à la fois pour la recherche sur les services de santé et pour les pratiques professionnelles. Le coeur de l’ouvrage est articulé autour des six enjeux majeurs pour les soins primaires que sont les dimensions sociale, environnementale et politique de la santé, la santé mentale, la résilience et l’intégration des services de santé. La dernière partie du livre présente de façon pragmatique, et souvent basée sur des expériences concrètes de terrain, comment mieux organiser et développer les structures de soins primaires de demain. Directeurs.trices de l’ouvrage: Nicolas Senn – Unisanté, Lausanne ; Yann Bourgueil – Chaire Santé Sciences Po, Paris ; Hector Falcoff – Haut Conseil de la santé publique, Paris ; Thérèse Van Durme – Université de Louvain ; Mylaine Breton – Université de Sherbrooke ; Catherine Hudon - Université de Sherbrooke ; Christine Cohidon – Unisanté, Lausanne ; Jean Macq – Université catholique de Louvain ; Monique Ferguson – Brusano, Bruxelles
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".