E-santé et crise sanitaire : les dispositifs de téléconsultations
Notice bibliographique
Résumé
Depuis une quinzaine d’années, des outils numériques ont été développés dans le domaine de la santé. C’est le cas des téléconsultations, c’est-à-dire des consultations à distance. Le contexte exceptionnel de la crise sanitaire nous invite à réinterroger les enjeux que soulèvent ces outils sous un regard nouveau, en considérant le contexte inédit comme potentiel facteur de transformations des pratiques médicales et les usages des outils de téléconsultation. L’objectif de cet article est ainsi de répondre à la question suivante : quelle est la place des outils de téléconsultation dans un contexte de crise sanitaire comme celle de 2020 ?Pour y répondre, nous nous appuierons sur les témoignages de médecins généralistes que nous avons recueillis lors d’une enquête menée à partir de mars 2020 et durant la période du premier confinement en France. Nous avons mené cette étude en nous intéressant particulièrement aux discours de ces médecins ainsi qu’à leurs usages des outils de téléconsultation. La crise du système de santé d’une part et la crise sanitaire d’autre part ont poussé les politiques de santé publique à développer l’usage de nouveaux outils de téléconsultation. Ce contexte a également obligé les médecins eux-mêmes à adapter leurs pratiques professionnelles. Les téléconsultations ont alors offert un moyen pour ces médecins de gérer une situation de crise et de pallier les carences du système de soins. Mais les dispositifs, aussi novateurs soient-ils, ne sont pas hermétiques au contexte dans lesquels ils s’inscrivent. Les problèmes liés aux inégalités de santé, aux cadres législatifs, aux manques de moyens dans la santé sont en réalité prolongés au-delà des situations de soins traditionnelles jusqu’au pratiques numériques. La crise sanitaire, loin d’être en rupture avec ces difficultés, les prolonge dans un contexte de pandémie et de confinement. La crise sanitaire apparait alors comme un révélateur des tensions entre les bénéfices et les risques que soulèvent ces dispositifs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».