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Record W2957446910 · doi:10.1051/pmed/2019011

Portrait de pratiques pro-littératie pour un partenariat de soins

2018· article· fr· W2957446910 on OpenAlexaff
Maud Bouffard, Claudie Solar, Paule Lebel

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Literacy and Information Accessibility
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Appelés à être partenaires de soins, bon nombre d’adultes ne sont pas en mesure de traiter et d’utiliser l’information sur la santé de façon optimale en raison d’un faible niveau de littératie en santé. Les professionnels, quant à eux, cherchent à développer leur compréhension du phénomène et leurs compétences afin de favoriser l’autonomie de ces patients. Or, peu de données empiriques existent quant au développement de ces compétences en milieu du travail. Objectif : Comprendre comment des intervenantes et intervenants développent des compétences permettant de soutenir la participation d’une clientèle de faible niveau de littératie en santé. Méthode : Trente entrevues semi-structurées ont été réalisées auprès d’intervenantes et d’intervenants inscrits dans une pratique orientée vers la participation d’une clientèle à risque sur le plan de la littératie : 9 en médecine et pharmacie, 9 en soins infirmiers, 9 dans des champs connexes et 3 agissant comme pairs aidants. Un traitement des données via des cartes conceptuelles a mené à une validation des résultats auprès de 5 participants. Résultats : L’analyse des entretiens a permis de décrire des pratiques pro-littératie qui visent à mettre en œuvre un partenariat de soins dans une perspective patient en lien avec la maladie ; à porter attention à des indicateurs de la littératie autres que la scolarité ; à personnaliser la communication ; et à faciliter l’accès et l’utilisation de l’information par des mémos et un soutien pour Internet. Conclusion : Les données permettent de dégager des pistes pour favoriser l’actualisation et le développement d’une pratique pro-littératie des patients en contexte 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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.483
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.004

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 head0.099
GPT teacher head0.457
Teacher spread0.358 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2018
Admission routes1
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