La vaccination contre l'influenza chez les médecins omnipatriciens du Québec
Bibliographic record
Abstract
Méthode. La présente étude avait pour but de déterminer les pratiques personnelles et professionnelles des médecins omnipraticiens du Québec en ce qui a trait à la vaccination contre l'influenza. Celle-ci a été réalisée grâce à une étude transversale descriptive effectuée à l'aide d'une enquête postale auprès d'un échantillon représentatif de 1000 professionnels affiliés à la Fédération des Médecins Omnipraticiens du Québec (FMOQ) en automne 1997. Un seul rappel fut effectué. Conclusion. Cette étude est la première au Québec à documenter la couverture vaccinale antigrippale au sein du corps médical, plus spécifiquement chez les omnipraticiens. Comme nous avons pu le constater, une grande proportion des omnipraticiens québécois ne sont toujours pas vaccinés contre l'influenza, et cela, malgré le fait que ce groupe soit clairement visé par le programme de vaccination national contre l'influenza. Cette étude atteste donc des efforts à effectuer afin d'augmenter le nombre de vaccinés chez ces professionnels. En outre, ces efforts pourraient avoir des impacts importants sur la recommandation de cet acte auprès des patients et ainsi contribuer indirectement à l'augmentation des couvertures vaccinales chez la population âgée."--Résumé abrégé par UMI.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".