Développement et étude de la fidélité inter-juges d'un outil évaluant la communication hypnotique des soignants en oncologie pédiatrique : échelle d'évaluation de la communication hypnotique du CHU Sainte-Justine
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Plusieurs études en oncologie pédiatrique ont démontré que la communication hypnotique permet de diminuer la douleur et la détresse lors de procédures médicales. Bien que l’efficacité des techniques hypnotiques ait été observée, rien ne garantit que les relations observées impliquent une communication hypnotique puisqu’aucun outil évaluant spécifiquement les techniques de communication ne fût utilisé. Objectifs : (1) Développer une échelle évaluant les comportements des soignants lors de l’utilisation de techniques hypnotiques et (2) Analyser la fidélité inter-juges de cette échelle. Méthodologie : Dans le cadre d'une étude d'intervention, l'Échelle d'évaluation de la communication hypnotique du CHU Sainte-Justine (EECH-SJ) fut développée en trois cycles par l’utilisation d’un processus itératif visant à maximiser la spécificité et la clarté. Cinq experts et quatre évaluateurs ont participé au processus de développement. La fidélité inter-juges fut évaluée auprès de quatre évaluateurs sur des enregistrements vidéos capturant des interactions soignant-patient (n=42) sélectionnés aléatoirement. Résultats : Composée de 11 items, l’EECH-SJ est divisée en deux catégories : Relation et Technique. Une excellente fidélité inter-juges a été obtenue pour le score total et les sous-scores dans deux comparaisons inter-juges indépendantes (ICC médiane = 0,879), avec la majorité des items possédant une fidélité inter-juges élevée à parfaite (Kappa médian = 0,847). Conclusion : Les résultats soutiennent la poursuite du travail effectué avec l’EECH-SJ. L'échelle a un bon potentiel pour une utilisation future en pédiatrie afin d’évaluer l'intégrité des formations en communication hypnotique. Ultimement, l’EECH-SJ pourrait favoriser la dissémination de la communication hypnotique en pratique clinique.
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 | 0.058 | 0.107 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".