La téléconsultation et la Covid-19: pour un renouvellement des pratiques professionnelles face aux enjeux de formation
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.017 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.007 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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.
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".