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Record W3129414757 · doi:10.1177/1757975920980720

Télésanté en contexte de pandémie et de déconfinement : pratiques infirmières innovantes et partenariats pour des communautés équitables, sécuritaires et durables

2021· article· fr· W3129414757 on OpenAlexaff
J Lapierre, Sylvain Croteau, Marie‐Pierre Gagnon, Jacques Caillouette, Fanny Robichaud, Suzanne Bouchard, José Côté, I Aboulhouda, Karel Ménard, Sabrina Picard, Ève-Marie Myette, Vicky Drapeau, Bilkis Vissandjée, Brigitte Kankindi, Christina Doré

Bibliographic record

VenueGlobal Health Promotion · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeCégep de l'OutaouaisUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakMedicinePhilosophyVirology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La télésanté connait un essor fulgurant en ce contexte de pandémie. Or, en cette période d’insécurité mondiale, la santé préventive reprend ses droits. En période de déconfinement, la discipline et la cohésion sociale peuvent se relâcher. Cette enquête sociale vise à décrire un programme d'intervention à distance, réalisé en partenariat avec des locataires de logement communautaire, des infirmières et des étudiantes pour soutenir la littératie en santé au temps de la COVID-19. Le Programme de déconfinement en toute sécurité vise à renforcer les mesures préventives et de soutien avec des groupes en contexte de vulnérabilités économiques et sociales à l’aide de la télésanté. Les infirmières ont développé des pratiques cliniques et psychosociales et renforcé la littératie en santé, soutenant les mesures de santé publique post-COVID-19, surveillant l’éclosion de nouveaux foyers et apaisant les souffrances issues du confinement. À l’aide de cibles de performance des systèmes de santé et d’une perspective de justice sociale, nous avons documenté les défis, les leviers et les menaces à l’usage des pratiques à distance en prévention. Vecteur d’une approche intégrée, la télésanté préventive peut cibler simultanément, la lutte contre les maladies non transmissibles et transmissibles et les inégalités. La pandémie de COVID-19 renvoie à un nouvel équilibre des enjeux qui exige un accompagnement et des pratiques de santé communautaire engagées et critiques.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.516
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.081
GPT teacher head0.494
Teacher spread0.413 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations3
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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