Transformer les services de physiothérapie à l’ère de la COVID-19 : un appel à l’action pour la téléréadaptation
Notice bibliographique
Résumé
L’émergence de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) constitue une menace pour la santé mondiale et pose des défis à l’égard du mode de prestation des services de physiothérapie. Les physiothérapeutes ont l’obligation éthique non seulement de réduire la propagation de la COVID-19, mais également d’offrir des soins axés sur les clients et d’améliorer ou de maintenir le fonctionnement des personnes qui vivent dans la communauté. La téléréadaptation permet de maintenir le fonctionnement, de prévenir de futures hospitalisations et de favoriser les congés des hôpitaux tout en respectant les recommandations relatives à la distanciation physique. Dans le présent éditorial, les autrices exposent les données probantes sur la téléréadaptation, les éléments fondamentaux en justifiant l’utilisation et les difficultés qui s’y rattachent et elles proposent un appel à l’action.
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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».