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Enregistrement W7124552856 · doi:10.71892/11143/1341

L’expérience de la collaboration interprofessionnelle dans le contexte de la télésanté en soins primaires : la perspective des patientes et patients atteints de maladies chroniques

2025· other· fr· W7124552856 sur OpenAlexaboutno aff
Monica McGraw

Notice bibliographique

RevueUSherbrooke-PROD · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary health carePatient rightsPrimary carePatient-centered care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : L'amélioration des soins primaires et la prévalence des maladies chroniques sont des enjeux majeurs à l'échelle mondiale, particulièrement au Canada. Ces maladies sont devenues la principale cause de mortalité dans le monde. En 2019, l'accélération de l’introduction de la télésanté a rendu l’utilisation de la technologie virtuelle, une ressource cruciale pour les patientes et patients atteints de maladies chroniques. Objectifs : L’objectif général de la thèse consiste à comprendre l’expérience du processus de la collaboration interprofessionnelle vécue par les patientes et patients en contexte de télésanté en soins primaires sous l’angle de l’engagement patient. Méthodes : Cette recherche descriptive qualitative, fondée sur une méthodologie constructiviste, explore le processus de collaboration interprofessionnelle en contexte de télésanté, tel que représenté par les patientes et patients atteints d’une maladie chronique. En intégrant une approche d’engagement patient, l’étude valorise activement la voix des patients et patientes tout au long du processus de recherche, afin de mieux comprendre leurs besoins, leurs attentes et leur rôle dans la dynamique collaborative entre professionnels de la santé. Pour atteindre ces objectifs, une collecte de données qualitatives a été effectuée à l’aide de la cartographie du parcours, selon l’approche proposée par Trebbel et al. (2010). Les entretiens individuels ont été analysés de manière itérative, pour représenter de façon visuelle et collaborative les expériences vécues par les patientes et patients et de mieux saisir les nuances de leur engagement dans la collaboration interprofessionnelle. Résultats : Vingt-neuf cartographies de parcours ont été élaborées et une condensation des données a permis de ressortir trois patrons archétypiques basés sur les motifs de consultation. Les résultats montrent que la majorité des consultations se sont faites exclusivement par téléphone avec le médecin de famille, montrant ainsi les effets de la télésanté sur la collaboration interprofessionnelle du point de vue des patientes et patients. Bien que la téléconsultation téléphonique améliore l'accessibilité, elle pose des défis à la collaboration interprofessionnelle, ainsi qu’à l’engagement patient tels que les barrières à la continuité informationnelle et la nécessité de clarifier les rôles. Conclusion : Cette thèse montre que la télésanté s’est principalement déployée sous la forme de téléconsultations téléphoniques, répondant aux besoins de base et facilitant la communication. Toutefois, elle tend à renforcer le travail en silo en raison de sa commodité communicationnelle. Elle permet néanmoins d’évaluer l’ouverture à la discussion et la participation à la décision partagée, constituant un premier pas vers un engagement plus actif dans les soins primaires, mais ne permet pas d’apprécier l’engagement patient avancé, qui inclut la co-construction des soins.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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