Expériences de soins en télésanté lors de la pandémie de Covid-19 : une étude qualitative auprès d’usagers de services ayant des troubles de santé mentale et des maladies physiques chroniques
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 a engendré de profonds changements dans les modalités de prestation des soins de santé, notamment l’adoption rapide de la télésanté. Bien que certaines études aient exploré les avantages et les défis liés à la télésanté en contexte de pandémie, peu d’études se sont penchées sur les expériences de soins en télésanté d’individus vivant avec des troubles de santé mentale et des maladies physiques chroniques. Cet article propose d’explorer les perspectives de 29 usagers de services. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées dans le cadre d’une étude plus large basée sur des méthodes mixtes. Les participants ont été interrogés sur différentes dimensions de leurs expériences de soins, notamment l’accessibilité, la continuité, l’approche centrée sur la personne, ainsi que la globalité. Les transcriptions de ces entrevues ont fait l’objet d’une analyse thématique, à la fois déductive et inductive. Les résultats suggèrent que le virage vers la télésanté a contribué à maintenir l’accessibilité et la continuité des soins de santé pour la plupart des participants de l’étude. En revanche, ce virage n’a favorisé que de façon limitée une approche des soins centrée sur la personne et la globalité des soins, soulignant la nécessité d’améliorer ces aspects dans un objectif d’amélioration de la qualité et de pérennisation de la télésanté.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».