Optimisation d'un nouveau modèle de soins de santé primaires pour prévenir le déclin fonctionnel des personnes âgées de 70 ans et plus au Québec
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Au Canada et ailleurs, il importe de mieux prévenir le déclin fonctionnel des personnes âgées. La mise en oeuvre d’une nouvelle trajectoire en clinique de médecine familiale consistant en une évaluation systématique de la fragilité et de ses facteurs de risque dans le cadre des soins primaires aiderait à mieux prévenir le déclin fonctionnel en passant par leur implication dans la décision concernant les services communautaires dont ils ont besoin. Objectif: Identifier les facteurs influençant la mise en oeuvre d’une nouvelle trajectoire de soins de santé primaire pour l’adapter et l’introduire dans les groupes de médecine familiale du Québec. Méthode: Dans cette étude descriptive qualitative, nous avons réalisé 47 entrevues semi-structurées et 8 groupes de discussion avec 32 professionnels de la santé, 27 patients âgés de plus de 70 ans, 8 gestionnaires de trois GMFs de la province de Québec, 16 représentants d'organismes communautaires et 9 de cliniques gériatriques spécialisées dans les régions avoisinantes. Nous avons effectué une analyse thématique inductive/déductive basée sur le cadre consolidé de recherche sur la mise en oeuvre (Consolidated Framework on Implementation Research). Les données ont été analysées à l'aide de Nvivo 12. Résultats: Les participants à l'étude ont indiqué plusieurs facilitateurs et obstacles à la mise en oeuvre de la trajectoire. La complexité de l'ajout de l'outil de repérage au dossier médical électronique, le manque de communication entre les milieux de soins primaires et les services communautaires, ainsi que les effets des politiques publiques sur la capacité des organismes communautaires à servir leurs clients ont été identifiés comme des obstacles. Ces conclusions soutiennent l'adaptation de l'intervention en 1) permettant l'intégration du repérage dans le DME, 2) définissant les rôles cliniques du repérage et 3) soutenant le partenariat entre les différents secteurs du système de santé. Conclusions: Éventuellement, ce projet permettra de se concentrer sur les déterminants influençant la mise en oeuvre dans les prochaines années, pour faire en sorte que les soins aux personnes âgées soient améliorés et adaptés à leurs besoins selon une approche préventive.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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 teacher head, 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".