Système de santé, médecine générale, prévention cardio-vasculaire et relation médecin-malade au Québec
Bibliographic record
Abstract
L étude du système de santé québécois à travers l exemple d une structure de prévention et l analyse de la relation médecin-malade et de la formation des médecins québécois permettent une comparaison utile avec notre propre système de santé. Le centre EPIC est un centre de prévention cardio-vasculaire primaire et secondaire proposant une prise en charge globale et multidisciplinaire des patients. Son financement est mixte. La recherche fait partie intégrante de l activité médicale et un budget important lui est dédié. Les études de médecine générale au Québec sont similaires aux études médicales françaises, avec un externat puis un internat. La formation des futurs praticiens français s inspire de plus en plus des techniques issues de la pédagogie canadienne. Le système de santé québécois est public, équitable et universel. L organisation sanitaire n est pas centrée sur les soins primaires, ce qui rend l accès aux soins difficile et tend vers une médecine à deux vitesses. L une des solutions proposées par le gouvernement est la revalorisation des soins primaires, notamment avec des modifications de la tarification en médecine générale. La relation médecin-malade au Québec est en pratique assez paternaliste, bien que les Québécois soient les précurseurs du modèle délibératif. Elle repose sur le respect et la confiance. La comparaison permet au futur médecin généraliste une meilleure appréciation du système de santé français et donc sa promotion en tant qu acteur 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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".