La participation de l’usager à la production de soins : l’exemple des nouveaux modèles de suivi à distance fondés sur les technologies de télé-soins
Bibliographic record
Abstract
La participation de l’usager à la production de soins revêt une importance particulière avec le développement de nouveaux modèles de suivi à domicile des maladies chroniques. Dans ce texte, nous cherchons à comprendre comment ces nouveaux modèles impliquent l’usager dans la production de soins, et dans quelle mesure ils favorisent la responsabilisation personnelle. L’analyse s’appuie sur une étude de cas ayant porté sur un service de télé-soins déployé au Québec. L’étude révèle les caractéristiques favorables du service au plan de la responsabilisation définie en termes d’habilitation et ses limites par rapport à une responsabilisation définie en fonction de l’idéal type du «patient expert». Dans les faits, le service de télé-soins favorise plutôt le renforcement des processus de contrôle et de normalisation qui caractérisent l’approche médicale conventionnelle. Pour l’usager en convalescence ou à risque, il s’agit néanmoins d’un dispositif de sécurisation important.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".