Les défis de la médecine d'urgence et la qualité de vie au travail des médecins
Bibliographic record
Abstract
Les urgences jouent un rôle central dans le système de santé dans la mesure où elles constituent un important filet de sécurité pour répondre aux besoins de soins immédiats des personnes n’ayant pas de source habituelle de soins ou ne pouvant pas avoir un accès immédiat à des soins de première ligne. Cependant, les problématiques sur les urgences diffèrent qu’on soit en milieu urbain ou en milieu rural et il existe un très grand écart entre les pays développés et les pays en développement. Toutefois, malgré cet écart, les problématiques sur les urgences en milieu rural ont plusieurs grands thèmes semblables dans la plupart des pays. À titre d’exemple, le Canada, les États-Unis (É.-U.) et l’Australie qui sont les grands leadeurs mondiaux dans les domaines de la recherche sont confrontés aux mêmes problématiques en milieu rural. En Afrique Subsaharienne (ASS), les professionnels de santé du milieu rural doivent composer aussi avec un accès quasi inexistant des services diagnostiques et spécialisés. Également, des distances très importantes entre les centres ruraux et les centres spécialisés ont été rapportées dans la littérature. Par ailleurs, il important de noter que tous les facteurs mentionnés ci-haut ont un impact considérable sur la qualité de vie au travail des médecins. En effet, la surcharge du travail et les horaires irréguliers entrainent un énorme stress et conduisent à un épuisement professionnel et une détresse psychologique, laquelle situation impacte négativement la qualité de vie des médecins au travail. En outre, une gestion des ressources humaines ouvertement tournée vers la qualité de vie au travail permet de prendre en considération plusieurs problématiques rencontrées par les médecins sur le lieu de travail.
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 | 0.014 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".