Projet pilote d’implantation d’une banque de données à la Clinique universitaire de psychologie de l’Université de Montréal (CUP) : une étude qualitative des impressions des cliniciens face à la mise en œuvre d’un système de collecte de données clinique et de recherche
Notice bibliographique
Résumé
Les banques de données recueillant systématiquement des données-cibles sur leur clientèle permettent de décrire celle-ci, ses besoins et de répondre à plusieurs questions de recherche clinique. Un projet pilote pour déterminer la faisabilité d’un tel système a lieu à la Clinique universitaire de psychologie de l’Université de Montréal (CUP). Sous un angle qualitatif inductif inspiré de la phénoménologie descriptive de Husserl, la présente étude vise à décrire les répercussions potentielles et les impressions des cliniciens quant à l’implantation de cette procédure. Des entretiens individuels semi-directifs ont été effectués en télépratique avec 14 cliniciens volontaires en utilisant un canevas d’entrevue. Des considérations concernant cinq thèmes centraux ont émergées des analyses : les obstacles à l’implantation, les impacts potentiels sur la thérapie, certaines recommandations pour améliorer la participation, l’utilité perçue et une attitude d’ouverture. La consultation des cliniciens s’avère une caractéristique essentielle dans l’élaboration de l’implantation. Les implications cliniques et des pistes d’amélioration sont discutées.
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 | 0,035 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».