L'animation télévisuelle en santé: un moyen de développer des connaissances sur l'approvisionnement alimentaire pour les personnes de faible niveau de littératie
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche a pour but de mettre à l’essai une vidéo accompagnée d’illustrations et d’une nouvelle approche, destinés aux professionnels de la santé afin qu’ils puissent discuter avec les personnes âgées de leur approvisionnement alimentaire.\nProblématique. Les services de santé, en constante mutation, exigent maintenant une plus grande responsabilité de la part du patient et de son milieu. Dans ce nouveau contexte, les citoyens ont de plus en plus besoin de comprendre et de gérer l'information relative à leur état de santé, et les établissements, de la leur rendre accessible adéquatement. Cependant, au Québec comme au Canada, 80% des personnes âgées font partie des gens se classant dans les deux plus faibles niveaux de littératie (EIACA, 2003) ce qui implique qu’elles ont besoin d’aide pour comprendre et agir sur leur santé. Plusieurs études et rapports (Murphy & all, 1996; Rudd, 2000; American Medical Association, 1999; Baker et al, 1997; Wilson & McLemore, 1997) démontrent que l’enseignement dispensé par les professionnels de la santé ne donne pas les résultats escomptés, que l'éducation à la santé ne constitue pas, telle qu’elle est faite, une façon de prévenir la maladie, d’améliorer et de maintenir l'état de santé, que le fossé culturel entre les professionnels de la santé et les patients va en s’élargissant, faisant ainsi échec au traitement. Fort de ce constat, il est devenu impératif de remettre en question l’approche traditionnelle utilisée avec les personnes âgées (la transmission des connaissances en utilisant de brèves explications verbales et des feuillets écrits présentant la maladie et le traitement à suivre) pour la remplacer par une autre (la construction des savoirs en santé) utilisant la vidéo et des illustrations. Mais nous devons vérifier si ces médiums sont efficaces. Ce qui est l’objet de cette recherche.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».