Réflexions issues de deux études sur la fin de vie en CHSLD durant la pandémie quant à la détresse de divers protagonistes
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, la COVID-19 a frappé de plein fouet les centres d’hébergement et de soins de longue durée (CHSLD), où plus de 64 % des décès liés à cette maladie sont survenus lors de la première vague. À partir de deux études visant à explorer les effets de la pandémie sur les soins de fin de vie en CHSLD, les auteurs réfléchissent à la détresse ressentie par divers protagonistes impliqués dans ces recherches. D’une part, les soignants ont été confrontés à des situations humainement difficiles liées au sens de la vie et à l’accompagnement de la mort dans ces milieux. D’autre part, confrontés à la souffrance des soignants et des familles, certains responsables des milieux de vie ont rapporté de hauts niveaux de détresse psychologique. De surcroît, les membres des équipes de recherche ont accueilli et analysé la détresse des participants qui se surajoutait ainsi aux difficultés personnelles liées à la pandémie. Ces vécus différents nécessitent d’être discutés ouvertement afin de soulever les enjeux de la recherche en temps de pandémie et de proposer de meilleures stratégies de soutien pour tous les acteurs impliqués.
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 | 0,044 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».