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Record W7113444148

Opinion de 10 médecins généralistes charentais participants au déploiement du projet de réorientation mis en place au Centre Hospitalier d’Angoulême via le logiciel Logibec Réorientation® : Étude Qualitative

2021· dissertation· fr· W7113444148 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicEmergency and Acute Care Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedical careNova scotiaResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : La réorientation des patients auto-référés est une pratique courante mais mal connue et encadrée en médecine d’urgence. Un algorithme de réorientation permettant de choisir les patients à réorienter à l’accueil des urgences a fait ses preuves au Canada : Logibec Réorientation®. Ce logiciel a été mis en place en juillet 2020 entre le Centre Hospitalier d’Angoulême et des cabinets de médecine générale du bassin de santé. Notre étude a pour objectif de recueillir l’opinion des médecins généralistes partenaires du projet. Méthodologie : Étude qualitative réalisée à partir d’entretiens individuels semi-dirigés auprès des médecins généralistes d’Angoulême partenaires du projet, entre février et mars 2021. Résultats : Nos entretiens ont révélé que la prise en charge des demandes de soins non programmés était similaire dans tous les cabinets avec la présence de créneaux de consultations dédiés chaque jour et un rôle important de la secrétaire. Le logiciel est simple d’utilisation et les consultations, typiques de médecine générale. Les médecins généralistes viennent en aide aux urgences, participent à l’amélioration de l’accès aux soins et à la création d’un réseau ville-hôpital. Des inconvénients ont été soulevés : l’écueil principal étant les rendez-vous non honorés, les difficultés à refuser des patients en plus de leur patientèle, et un accès aux soins parfois jugé trop rapide pour certaines pathologies. Les principaux freins au développement du projet sont les craintes quant à la surcharge de travail et à leur disponibilité. Le principal axe d’amélioration est la généralisation de la procédure à l’ensemble des médecins du territoire pour lisser les créneaux par médecin. Les autres pistes d’amélioration sont la communication entre les différents intervenants afin d’améliorer la pertinence de la réorientation et l’évolution dans l’échange médecins-patients afin de diminuer les rendez-vous non honorés. La perspective d’avenir est la mise en place de réorientation par le biais de CPTS. Conclusion : Les médecins généralistes interrogés sont satisfaits du projet. La généralisation du projet à l’ensemble du territoire, une meilleure communication entre les différents protagonistes, ainsi qu’une sectorisation des patients selon un territoire semblent être les pistes à exploiter pour améliorer le projet.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.044
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.294 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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