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Enregistrement W4389986089 · doi:10.52358/mm.vi13.377

Visionnement de vidéos explicatives vulgarisées en chirurgie cardiaque : l’expérience utilisateur de personnes âgées

2023· article· fr· W4389986089 sur OpenAlexaffvenue
Isabelle Carignan, Paul-André Gauthier, Annie Roy‐Charland, Marie-Christine Beaudry, Adèle Gallant, Marie-Hélène Hébert, Amélie Hien, Rony Atoui

Notice bibliographique

RevueMédiations et médiatisations · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensNOSM UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversité de MonctonUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePolitical scienceGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,348 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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