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Enregistrement W2957446910 · doi:10.1051/pmed/2019011

Portrait de pratiques pro-littératie pour un partenariat de soins

2018· article· fr· W2957446910 sur OpenAlexaff
Maud Bouffard, Claudie Solar, Paule Lebel

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Appelés à être partenaires de soins, bon nombre d’adultes ne sont pas en mesure de traiter et d’utiliser l’information sur la santé de façon optimale en raison d’un faible niveau de littératie en santé. Les professionnels, quant à eux, cherchent à développer leur compréhension du phénomène et leurs compétences afin de favoriser l’autonomie de ces patients. Or, peu de données empiriques existent quant au développement de ces compétences en milieu du travail. Objectif : Comprendre comment des intervenantes et intervenants développent des compétences permettant de soutenir la participation d’une clientèle de faible niveau de littératie en santé. Méthode : Trente entrevues semi-structurées ont été réalisées auprès d’intervenantes et d’intervenants inscrits dans une pratique orientée vers la participation d’une clientèle à risque sur le plan de la littératie : 9 en médecine et pharmacie, 9 en soins infirmiers, 9 dans des champs connexes et 3 agissant comme pairs aidants. Un traitement des données via des cartes conceptuelles a mené à une validation des résultats auprès de 5 participants. Résultats : L’analyse des entretiens a permis de décrire des pratiques pro-littératie qui visent à mettre en œuvre un partenariat de soins dans une perspective patient en lien avec la maladie ; à porter attention à des indicateurs de la littératie autres que la scolarité ; à personnaliser la communication ; et à faciliter l’accès et l’utilisation de l’information par des mémos et un soutien pour Internet. Conclusion : Les données permettent de dégager des pistes pour favoriser l’actualisation et le développement d’une pratique pro-littératie des patients en contexte 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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