MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380882437 · doi:10.3917/spub.231.0059

Échanges interprofessionnels en temps de COVID-19 à l’hôpital Bichat Claude-Bernard : éclairages pour la recherche

2023· article· fr· W4380882437 sur OpenAlexaffabout
Fanny Chabrol, Lola Traverson, Renyou Hou, Lisa Chotard, Nathan Peiffer‐Smadja, Jean‐Christophe Lucet, G. Bendjelloul, Christian Dagenais, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ArtSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPhilosophyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management of the COVID-19 epidemic has disrupted the organization of healthcare in hospitals. As part of a research project on the resilience of hospitals and their staff to the COVID-19 pandemic (HoSPiCOVID), we have documented their adaptation strategies in five countries (France, Mali, Brazil, Canada, Japan). In France, at the end of the first wave (June 2020), a team of researchers and health professionals from the Bichat Claude-Bernard Hospital organized focus groups to acknowledge these achievements and to share their experiences. One year later, further exchanges were held to discuss and validate the research results. The objective of this short contribution is to describe the insights of these interprofessional exchanges conducted at the Bichat Claude-Bernard Hospital. We show that these exchanges allowed: 1) to create spaces for professionals to speak, 2) to enrich and validate the data collected through a collective acknowledgment of salient aspects related to the experiences of the crisis, and 3) to account for the attitudes, interactions, and power dynamics for these professionals in a crisis management context.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge 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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,156 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSanté PubliqueMême sujetHealthcare Systems and PracticesTravaux en français237 207