La prestation de soins virtuels et novateurs dans un centre pédiatrique canadien de soins tertiaires
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les systèmes de santé et les travailleurs de la santé se sont rapidement adaptés à la prestation des soins virtuels pendant cette période sans précédent. Les programmes cliniques ont adopté divers modèles de soins virtuels pour maintenir l’accès, économiser l’équipement de protection individuelle et limiter la propagation des maladies infectieuses. Dans le présent article, les auteurs décrivent d’abord le contexte de prestation des soins pédiatriques pendant la pandémie de COVID-19 au Canada, laquelle a propulsé la prestation des soins virtuels. Ils résument ensuite la préparation, la mise en œuvre et les effets bénéfiques des programmes de soins virtuels utilisés actuellement au Centre hospitalier pour enfants de l’est de l’Ontario (CHEO), tant pour les patients hospitalisés que non hospitalisées, notamment dans les cliniques ambulatoires, aux urgences et au sein du programme de santé mentale. Ils soulignent les moyens transférables et particuliers qu’a retenus le CHEO pour intégrer la prestation des soins virtuels, que ce soit au moyen de sa structure de gouvernance, de la participation des intervenants – y compris les patients, les proches, les travailleurs de la santé et le personnel –, de la préparation et de l’utilisation des outils de télésanté et des approches novatrices de soins aux patients qui ont besoin d’une évaluation physique. Ils concluent en présentant leur vision de l’avenir des soins virtuels, qui feront partie de l’arsenal des soins pédiatriques après la pandémie de COVID-19, mais qui devront être soumis à un cadre commun d’évaluation. Fait important, la mise en œuvre rapide d’un modèle de soins principalement virtuels au CHEO a favorisé le maintien d’un volume élevé de soins pédiatriques de qualité. Selon les auteurs, bon nombre de ces programmes devraient être conservés et le seront bel et bien après la pandémie. Il est essentiel d’adopter une approche exhaustive et unifiée de l’évaluation pour obtenir des résultats constructifs qui inspireront des modèles de prestation des soins pérennes, incluant les soins virtuels, et qui contribueront à garantir le meilleur pronostic possible pour les patients.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".