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Record W2134961271 · doi:10.13096/rfre.v1n2.22

Impact d’un suivi systématique par appels automatisés sur l’adhésion aux recommandations ergothérapiques suite à l’attribution d’un fauteuil roulant chez des utilisateurs de plus de 50 ans

2015· article· fr· W2134961271 on OpenAlexaff
Claudine Auger, Jennifer Readman, Aysha Dominique, François Thibault, Élise Jobin, Sarah Beauregard

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de MontrealCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGynecologyArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les théories des comportements de santé suggèrent que les croyances et les caractéristiques personnelles peuvent influer sur l’adhésion aux recommandations cliniques et que certaines mesures incitatives peuvent modifier les comportements de santé. Suite à l’attribution d’un fauteuil roulant (FR), le fait d’offrir un suivi systématique pourrait inciter les usagers à percevoir l’importance d’adopter certains comportements préventifs. Cette étude visait à décrire et à caractériser l’impact d’un suivi systématique informatisé par appels automatisés pour inciter l’adhésion aux recommandations d’un ergothérapeute suite à l’attribution d’un FR. Une collecte de données effectuée à partir des dossiers clinico-administratifs de 70 utilisateurs âgés de plus de 50 ans a documenté l’adhésion aux recommandations cliniques au cours des premiers six mois postattribution d’un FR dans le cadre d’une intervention de suivi du projet Mobilité Optimale via l’Information par les Technologies (MOvIT). Une recherche descriptive corrélationnelle a mis en lien différentes variables indépendantes (âge, sexe, type et importance accordée par l’usager aux activités réalisées en fauteuil roulant à l’intérieur et à l’extérieur, récurrence des problèmes) et l’adhésion aux recommandations émises (révision clinique ou mécanique du FR). Suite à l’appel automatisé MOvIT, une révision du FR a été suggérée à 28 (40,0 %) participants, et 78,6 % (n=22) d’entre eux ont adhéré aux recommandations de l’ergothérapeute. Aucune association entre les variables indépendantes et l’adhésion aux recommandations cliniques n’était statistiquement significative. Le suivi MOvIT se traduit par une forte adhésion aux recommandations cliniques de l’ergothérapeute. Ces résultats suggèrent de poursuivre une approche de suivi uniforme, sans égard aux facteurs personnels ou au type d’appareil.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.023
metaresearch head score (Gemma)0.066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.124

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0230.066
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.003

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.

Opus teacher head0.197
GPT teacher head0.528
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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