La santé mobile en Belgique : le cas de la télésurveillance de la broncho-pneumopathie chronique obstructive
Bibliographic record
Abstract
Le développement de la santé mobile en Belgique fait partie intégrante du Plan d’action e-Santé 2013-2018. Un projet pilote de télésurveillance de patients atteints de broncho-pneumopathie chronique obstructive (BPCO) s’est déroulé en 2017 sous l’impulsion de l’Institut national d’assurance maladie-invalidité (INAMI). Le dispositif met en lien une tablette et des objets connectés, une équipe hospitalière, des patients, des médecins généralistes et une firme privée. La présence de ce dernier actant au sein du réseau sociotechnique (Akrich, 2006a, 2006b ; Callon, 2006) fait toute l’originalité du projet et crée une double médiation, induite à la fois par le dispositif mobile et par les agents de l’opérateur privé. Grâce à une méthode de récolte de données qualitatives alliant entretiens, observations (participantes ou non) et analyses documentaires, nous montrerons comment les actants dévient du script inscrit dans le dispositif technique, mais aussi dans le protocole médical et le manuel d’utilisateur. La double médiation empêche les patients de devenir de véritables agents diagnostiques (Oudshoorn, 2008) et la méfiance (Marzano, 2010) grandissante au sein du système provoque un effet de surveillance mutuelle qui empêchera, à terme, la normalisation du dispositif (Nicolini, 2010).
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".