The Time-Course of Visual Categorizations: You Spot the Animal Faster than the Bird

Background: Since the pioneering study by Rosch and colleagues in the 70s, it is commonly agreed that basic level perceptual categories (dog, chair…) are accessed faster than superordinate ones (animal, furniture…). Nevertheless, the speed at which objects presented in natural images can be processed in a rapid go/no-go visual superordinate categorization task has challenged this ‘‘basic level advantage’’. Principal Findings: Using the same task, we compared human processing speed when categorizing natural scenes as containing either an animal (superordinate level), or a specific animal (bird or dog, basic level). Human subjects require an additional 40–65 ms to decide whether an animal is a bird or a dog and most errors are induced by non-target animals. Indeed, processing time is tightly linked with the type of non-targets objects. Without any exemplar of the sam

Planification sanitaire en France

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Répercussion du vieillissement de la population sur la consommation hospitalière et sur la démographie médicale dans les territoires en France métropolitaine : exemple des obstétriciens

International audienceThe challenges of medical demography have became are major issue today, mainly because of the conjunction of two phenomena. Namely, a massive retirement of the “baby boom” generation and a delay in the medical training induced by a “numerus clausus” that had not anticipated that phenomenon. Unfortunately, the repercussion of this aging population on the hospital consumption and consequently on medical demography is very poorly integrated into the calculation and implementation of the medical professions’ numerus clausus in 2010. Thus we suggest a model that not only identifies the actual demand for care an operational geographical scale, namely, the health territory, but that also makes a projection of medical expenses based on the age of the population of each “health territory” in a T+1 future. To illustrate this model, we take the example of obstetricians in France.Les enjeux de la démographie médicale sont aujourd’hui majeurs, eu égard à la conjonction des phénomènes de départs en retraite massifs de la génération du « baby boom » et de retard à la formation induit par un numerus clausus 7 n’ayant pas anticipé ce phénomène. La répercussion de ce vieillissement de la population sur la consommation hospitalière et par conséquent sur la démographie médicale est malheureusement très mal intégrée dans le calcul et la mise en place du numerus clausus en 2010 des professions médicales. Nous proposons ici un modèle qui identifie, non seulement, la demande effective de soins au niveau d’une échelle géographique opérationnelle : le bassin de santé, mais qui également procède à une projection de la prise en charge de la consommation des soins en fonction de la structure d’âge de la population de chaque bassin de santé pour un horizon T+1. Pour illustrer ce modèle, nous prenons l’exemple des obstétriciens en France

L'utilisation opérationnelle du territoire vécu de santé dans la planification

In the normative of healthcare territories, we have moved from the hospital offer to an approach based on hospital activity. The author suggests adding to them the actual patient territory, i.e. the actual number of patients going to the hospitals. An application on the prostate cancer surgery tends to show the addition of spatial inequality and social inequity : major cities and higher social classes appear to receive better quality care.Dans la définition normative des territoires de santé, on est passé de l'offre hospitalière à une approche fondée sur l'activité hospitalière. L'auteur propose de leur adjoindre le territoire vécu des patients, c'est-à-dire les flux de fréquentation réelle des établissements. Une application sur la chirurgie du cancer de la prostate tend à montrer l'addition de l'inégalité spatiale et de l'inéquité sociale : grandes villes et catégories supérieures apparaissent favorisées dans la qualité des soins.Macé Jean-Marc. L'utilisation opérationnelle du territoire vécu de santé dans la planification. In: Villes en parallèle, n°44, décembre 2010. Les territoires de la santé. pp. 158-175

Répercussion du vieillissement de la population sur la consommation hospitalière et sur la démographie médicale dans les territoires en France métropolitaine : exemple des obstétriciens

International audienceThe challenges of medical demography have became are major issue today, mainly because of the conjunction of two phenomena. Namely, a massive retirement of the “baby boom” generation and a delay in the medical training induced by a “numerus clausus” that had not anticipated that phenomenon. Unfortunately, the repercussion of this aging population on the hospital consumption and consequently on medical demography is very poorly integrated into the calculation and implementation of the medical professions’ numerus clausus in 2010. Thus we suggest a model that not only identifies the actual demand for care an operational geographical scale, namely, the health territory, but that also makes a projection of medical expenses based on the age of the population of each “health territory” in a T+1 future. To illustrate this model, we take the example of obstetricians in France.Les enjeux de la démographie médicale sont aujourd’hui majeurs, eu égard à la conjonction des phénomènes de départs en retraite massifs de la génération du « baby boom » et de retard à la formation induit par un numerus clausus 7 n’ayant pas anticipé ce phénomène. La répercussion de ce vieillissement de la population sur la consommation hospitalière et par conséquent sur la démographie médicale est malheureusement très mal intégrée dans le calcul et la mise en place du numerus clausus en 2010 des professions médicales. Nous proposons ici un modèle qui identifie, non seulement, la demande effective de soins au niveau d’une échelle géographique opérationnelle : le bassin de santé, mais qui également procède à une projection de la prise en charge de la consommation des soins en fonction de la structure d’âge de la population de chaque bassin de santé pour un horizon T+1. Pour illustrer ce modèle, nous prenons l’exemple des obstétriciens en France

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