Des différentes applications des démarches éducatives chez l'enfant asthmatique vers la mise en oeuvre d'une école de l'asthme en pédiatrie au CHU de Grenoble
Bibliographic record
Abstract
L'asthme est un véritable problème de santé publique. L'environnement, l'évolution des mentalités et la prise en charge des maladies chroniques font que l'éducation thérapeutique apparaît comme la principale solution à une bonne prise en charge du patient asthmatique. Dans la première partie de ce travail nous avons défini l'éducation thérapeutique et développé les grands principes du modèle éducatif. Dans la seconde partie nous nous sommes penchés sur le programme éducatif du réseau Québécois et l'expérience de la Nouvelle Zélande. En France des Ecoles de l'Asthme se sont développées et nous avons étudié 4 Ecoles en pratique. Dans la troisième partie nous avons proposé des solutions pour mettre en place une Ecole de l'Asthme en pédiatrie au CHU de Grenoble, en tenant compte de l'expérience des 4 autres Ecoles. Nous avons essayé de répondre à 2 problèmes principaux rencontrés par ces Ecoles que sont le problème de recrutement des enfants et le manque d'évaluation.
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 | 0.013 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".