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Enregistrement W4386828893 · doi:10.3917/eslm.159.0101

Influence de l’utilisation des technologies virtuelles de communication en contexte de décès pandémique sur le risque de vivre un deuil compliqué, de l’anxiété et des symptômes dépressifs

2023· article· fr· W4386828893 sur OpenAlexaff
Diane Tapp, Josée Grenier, Josée Chénard, Mélissa Henry, Pierre Gagnon, Julia Masella, Ariane Plaisance, Laurie Plamondon

Notice bibliographique

RevueEtudes sur la mort/Études sur la mort · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCanadian Nurses FoundationUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec en OutaouaisUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pendant la pandémie de la COVID-19, des familles ont été confrontées à des modifications voire à l’annulation de visites de fin de vie et de cérémonies funéraires découlant des mesures sanitaires prises pour limiter la propagation du virus. Dans ce contexte, un questionnaire a été diffusé dans quatre pays francophones via les réseaux sociaux afin que soit évaluée l’influence des modes de visites ou de participation aux cérémonies funéraires (en personne ou virtuel) sur le risque de vivre un deuil compliqué, de l’anxiété ou des symptômes dépressifs. Soixante-quatorze personnes ont répondu au questionnaire. Les résultats indiquent que les modes de visite auprès d’un proche en fin de vie n’influent pas sur les risques. Toutefois, le mode de participation aux cérémonies funéraires influerait sur le risque de développer de l’anxiété. Il est essentiel de mettre en place des moyens de rencontre autres que la présence physique. L’apport des technologies virtuelles offre des solutions intéressantes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,323 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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