Impact d’un suivi systématique par appels automatisés sur l’adhésion aux recommandations ergothérapiques suite à l’attribution d’un fauteuil roulant chez des utilisateurs de plus de 50 ans
Notice bibliographique
Résumé
Les théories des comportements de santé suggèrent que les croyances et les caractéristiques personnelles peuvent influer sur l’adhésion aux recommandations cliniques et que certaines mesures incitatives peuvent modifier les comportements de santé. Suite à l’attribution d’un fauteuil roulant (FR), le fait d’offrir un suivi systématique pourrait inciter les usagers à percevoir l’importance d’adopter certains comportements préventifs. Cette étude visait à décrire et à caractériser l’impact d’un suivi systématique informatisé par appels automatisés pour inciter l’adhésion aux recommandations d’un ergothérapeute suite à l’attribution d’un FR. Une collecte de données effectuée à partir des dossiers clinico-administratifs de 70 utilisateurs âgés de plus de 50 ans a documenté l’adhésion aux recommandations cliniques au cours des premiers six mois postattribution d’un FR dans le cadre d’une intervention de suivi du projet Mobilité Optimale via l’Information par les Technologies (MOvIT). Une recherche descriptive corrélationnelle a mis en lien différentes variables indépendantes (âge, sexe, type et importance accordée par l’usager aux activités réalisées en fauteuil roulant à l’intérieur et à l’extérieur, récurrence des problèmes) et l’adhésion aux recommandations émises (révision clinique ou mécanique du FR). Suite à l’appel automatisé MOvIT, une révision du FR a été suggérée à 28 (40,0 %) participants, et 78,6 % (n=22) d’entre eux ont adhéré aux recommandations de l’ergothérapeute. Aucune association entre les variables indépendantes et l’adhésion aux recommandations cliniques n’était statistiquement significative. Le suivi MOvIT se traduit par une forte adhésion aux recommandations cliniques de l’ergothérapeute. Ces résultats suggèrent de poursuivre une approche de suivi uniforme, sans égard aux facteurs personnels ou au type d’appareil.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».