Effets de la fréquence d’utilisation des communautés virtuelles de patients sur la relation patients-médecins
Bibliographic record
Abstract
Le monde de la santé connaît depuis peu des changements manifestes en ce qui concerne la prise de pouvoir des patients sur leurs maladies ou celles de leurs proches. Internet a été un véritable catalyseur et a permis d’ouvrir de nombreux espaces virtuels (sites Web, blogues, réseaux sociaux médicaux...) grâce auxquels les individus commentent et échangent quant à leurs pathologies. Les communautés virtuelles de patients (CVP) s’inscrivent dans cette dynamique et ont modifié la place et le rôle du patient, mais aussi la relation qu’il entretient avec son médecin. Le but de cet article est de mesurer l’impact de la fréquence d’utilisation des communautés virtuelles de patients sur les variables suivantes : confiance à l’égard du médecin, qualité perçue de la relation avec le médecin et attitude vis-à-vis du médecin. Basés sur un échantillon de 266 répondants français, les résultats de cette recherche montrent que la fréquence d’utilisation a un effet sur l’attitude et la qualité de la relation des patients avec leur médecin.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".