Nomenclature des patients dans la formation des professionnels de la santé en fonction du rôle et de l'implication : une revue de littérature narrative
Notice bibliographique
Résumé
Problème de recherche : Les patients vivant avec une maladie et qui sont impliqués dans l'éducation des professionnels de la santé sont désignés par des termes différents. Pour y remédier, A.Towle a proposé un projet de taxonomie. Objectif : Notre objectif est d'extraire de la littérature les définitions données pour les termes suivants : (1) patient éducateur, (2) patient instructeur, (3) patient mentor, (4) patient partenaire, (5) patient enseignant, (6) patient volontaire afin d'identifier clairement leurs rôles et leur niveau d'implication. Méthodes : La recherche documentaire a été effectuée dans Medline, CINAHL, PsychInfo et Eric en ajoutant l'éducation médicale ou le professionnel de santé à nos mots-clés précédemment identifiés afin de s'assurer qu'il s'agit bien de littérature traitant de l'implication des patients dans l'éducation des professionnels de santé. Résultats : Certains termes font référence à des patients ayant une maladie ou simulés. Les rôles sont plus ou moins bien décrits mais peuvent faire référence à plusieurs termes. La notion d'implication est abordée, mais pas de manière spécifique. Conclusion : Définir explicitement les termes utilisés en fonction de la description des tâches et du niveau d'implication permettrait de contribuer à la taxonomie de Towle. Les patients se sentiraient ainsi plus légitimement impliqués dans la formation des professionnels de santé.
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 | 0,021 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».