Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte mondial de l’augmentation de la prévalence des bactéries « multi » voire « ultra » résistantes aux traitements antibiotiques, de nombreuses politiques recommandent la mise en place de mesures efficaces de prévention et de contrôle des infections (PCI) à l’hôpital. Les stratégies sont nombreuses et incluent de nouvelles pratiques diagnostiques. L’une d’entre elles vise l’utilisation de tests diagnostiques au chevet du patient. À partir d’une étude anthropologique de l’implantation d’innovations technologiques à visée diagnostique en milieu hospitalier au Québec, cet article traite des multiples enjeux soulevés par le projet d’introduction de ces tests diagnostiques rapides, au chevet du patient, comme mesure de PCI. Dans un contexte politique d’austérité passant par une centralisation des laboratoires d’analyses médicales, ces tests permettraient une prise en charge plus rapide et adéquate des patients atteints d’infections nosocomiales, limiteraient les taux de mortalité et contribueraient à diminuer les coûts d’hospitalisation. Tentant de répondre à des objectifs sanitaires, politiques, économiques, techniques et scientifiques, l’adoption de technologies diagnostiques au chevet du patient pose des défis tant normatifs qu’organisationnels voire relationnels pour les potentiels utilisateurs que sont les infirmier-e-s et les technicien-ne-s de laboratoire. Impliqués dans un système de santé en changements, dans un contexte économique restrictif, l’article analyse l’expérience de ces professionnel-le-s. Autrement dit, ce sont les dimensions politique et phénoménologique des technologies rapides implantées à l’hôpital qui sont examinées.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".