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Record W4289717509 · doi:10.1051/pmed/2022004

La téléconsultation et la Covid-19: pour un renouvellement des pratiques professionnelles face aux enjeux de formation

2022· article· fr· W4289717509 on OpenAlexaff
Michelle Dorion, Éric Dionne

Bibliographic record

VenuePédagogie médicale · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicTelemedicine and Telehealth Implementation
Canadian institutionsInstitut du Savoir MontfortUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: En ce temps de pandémie de Covid-19, la téléconsultation, qui permet de communiquer avec un professionnel de la santé qui n’est pas au même endroit, évolue rapidement, car elle représente une façon novatrice d’assurer des services de soins de santé à distance. Un tel dispositif s’accompagne d’une réorganisation du travail collaboratif entre les différents acteurs impliqués et crée un cadre thérapeutique unique impliquant des mutations dans la relation soignant-patient. Bien que la téléconsultation génère une nouvelle façon de travailler et de nouvelles compétences professionnelles, force est de constater que l’offre de formation pour les futurs professionnels de la santé quant à l’utilisation de ce dispositif est lacunaire. Cela est d’autant plus flagrant dans le contexte actuel de la Covid-19 où le renouvellement des pratiques est une occasion privilégiée pour repenser à l’intégration de cette technologie et aux enjeux de formation pour les futurs professionnels de la santé. Objectif: Cet article présente un point de vue critique sur la téléconsultation en montrant les besoins de formation que cette dernière impose et des pistes de formation afin de développer les compétences nécessaires à sa mise en œuvre.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.527
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.129
GPT teacher head0.449
Teacher spread0.321 · 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 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
Published2022
Admission routes1
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