Développement et étude de la fidélité inter-juges d'un outil évaluant la communication hypnotique des soignants en oncologie pédiatrique : échelle d'évaluation de la communication hypnotique du CHU Sainte-Justine
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Plusieurs études en oncologie pédiatrique ont démontré que la communication hypnotique permet de diminuer la douleur et la détresse lors de procédures médicales. Bien que l’efficacité des techniques hypnotiques ait été observée, rien ne garantit que les relations observées impliquent une communication hypnotique puisqu’aucun outil évaluant spécifiquement les techniques de communication ne fût utilisé. Objectifs : (1) Développer une échelle évaluant les comportements des soignants lors de l’utilisation de techniques hypnotiques et (2) Analyser la fidélité inter-juges de cette échelle. Méthodologie : Dans le cadre d'une étude d'intervention, l'Échelle d'évaluation de la communication hypnotique du CHU Sainte-Justine (EECH-SJ) fut développée en trois cycles par l’utilisation d’un processus itératif visant à maximiser la spécificité et la clarté. Cinq experts et quatre évaluateurs ont participé au processus de développement. La fidélité inter-juges fut évaluée auprès de quatre évaluateurs sur des enregistrements vidéos capturant des interactions soignant-patient (n=42) sélectionnés aléatoirement. Résultats : Composée de 11 items, l’EECH-SJ est divisée en deux catégories : Relation et Technique. Une excellente fidélité inter-juges a été obtenue pour le score total et les sous-scores dans deux comparaisons inter-juges indépendantes (ICC médiane = 0,879), avec la majorité des items possédant une fidélité inter-juges élevée à parfaite (Kappa médian = 0,847). Conclusion : Les résultats soutiennent la poursuite du travail effectué avec l’EECH-SJ. L'échelle a un bon potentiel pour une utilisation future en pédiatrie afin d’évaluer l'intégrité des formations en communication hypnotique. Ultimement, l’EECH-SJ pourrait favoriser la dissémination de la communication hypnotique en pratique clinique.
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 | 0,058 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».