Visionnement de vidéos explicatives vulgarisées en chirurgie cardiaque : l’expérience utilisateur de personnes âgées
Notice bibliographique
Résumé
Les informations médicales ne sont pas toujours faciles à comprendre pour les patients. Il existe des documents en ligne et des sites Internet, mais les informations ne sont pas nécessairement fiables, suffisamment vulgarisées ou utiles, et peuvent stresser davantage les patients et leur famille. Le but de cette recherche en cours est de mieux outiller les patients francophones vivant en milieu minoritaire pour augmenter leur degré de compréhension lié aux différentes étapes de la chirurgie cardiaque, diminuer leur degré d’anxiété par rapport à l’intervention chirurgicale et s’assurer qu’ils fournissent un consentement libre et éclairé lorsque vient le temps de subir une chirurgie cardiaque. Pour ce faire, des vidéos multimédias bilingues ont été créées pour expliquer les différentes étapes de la chirurgie cardiaque et les risques associés dans un langage simple à comprendre. Dans la phase pilote de ce projet, 49 participants ont visionné les deux premières vidéos (« Avant la chirurgie » et « Pendant la chirurgie ») et ont répondu à un questionnaire relatif à leur appréciation. Les résultats obtenus ont été prometteurs. La prochaine étape de la recherche consistera à réaliser une étude randomisée en utilisant un groupe expérimental (patients avec le format vidéo) et un groupe contrôle (patients utilisant le format papier standard).
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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».