Perception des professionnels de santé du CHUM sur l’utilisation de la téléconsultation en soins non médicaux et non infirmiers en période de crise sanitaire liée à la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Contexte. La pandémie de la COVID19 (maladie à coronavirus) a entrainé une réorganisation rapide des services de santé en mars 2020, au Québec et dans le monde. La télésanté, qui ouvre de larges perspectives pour faciliter l’accès aux services de santé, a gagné en popularité durant cette période. Les systèmes de soins de différents pays ont mis sur pied des solutions de télésanté ; plus particulièrement des programmes de téléconsultation afin de maîtriser l’afflux des patients dans les centres de soins de première ligne, de gérer le nombre de lits disponibles et de limiter les contacts pour éviter la propagation du virus. Plusieurs travaux actuels décrivent le potentiel d’utilisation de la téléconsultation dans le contexte de la COVID-19 dans les soins médicaux et infirmiers, mais très peu dans les autres types de soins dispensés par d’autres professionnels de la santé. Objectifs. Cette étude vise à apporter des connaissances sur l’utilisation et la perception des professionnels de la DSM, ayant utilisé la consultation à distance durant la pandémie de la COVID-19 au Québec. Notamment à travers les facteurs qui ont influencé son utilisation. Nous ferons ressortir aussi les avantages et contraintes perçus de cette modalité de prestation de soins. Méthodologie. Le devis mobilisé pour atteindre cet objectif est une étude de cas qualitative descriptive, exploratoire et rétrospective. Cette recherche est basée sur l’analyse de 16 entrevues individuelles semi-structurées réalisées auprès de personnes affiliées à la direction des services professionnels d’un centre hospitalier universitaire au Québec. Ces entrevues ont été réalisées avec les professionnels qui ont recouru à la téléconsultation durant la crise de la COVID-19. Elles ont fait l’objet d’une analyse de contenu à l’aide du logiciel QDA Miner 5 selon une approche thématique émergente. Résultats. Au terme de cette étude, l’analyse des résultats montre une évolution de la perception des professionnels de la téléconsultation pendant la pandémie de COVID-19 et une nette augmentation de son utilisation. Les répondants ont partagé divers avantages perçus et améliorations à apporter. Les principaux bénéfices perçus concernaient l’amélioration de la continuité des soins, une meilleure observance du traitement par les patients et la personnalisation des soins par l’accès au milieu de vie des personnes. Les obstacles les plus importants étaient le réseau internet et l’augmentation de la charge de travail. Un modèle hybride de prestation de soins est en train d’émerger. Conclusion. L’expérience des répondants par rapport à la téléconsultation s’avère particulièrement positive, et ce, malgré les contraintes mineures rencontrées en contexte de pandémie de COVID-19. Ces résultats permettront d’élaborer des stratégies pouvant les aider dans leur pratique au-delà du contexte de COVID-19.
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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».