La téléconsultation en psychogériatrie : facteurs de succès et nouvelles pratiques
Bibliographic record
Abstract
Dans le domaine de la télémédecine, la psychiatrie bénéficie d’une avance de pratiques. Elle a été une spécialité pionnière dans la mise en œuvre du suivi à distance (Norman, 2006). Dans cette communication, nous traitons du cas de la téléconsultation en psychogériatrie entre hôpital et EHPAD (Établissement d’hébergement pour personnes âgées dépendantes) et analysons les enjeux socio-organisationnels desquels découlent le succès et l’adoption de ces nouveaux dispositifs. Nous avons souhaité comprendre quels pouvaient être les facteurs facilitant ou au contraire freinant l’adoption du dispositif utilisé en menant une étude qualitative. Nous avons réalisé une série de 12 entretiens à différentes étapes du projet entre 2018 et 2019 avec les principaux porteurs et utilisateurs du projet de téléconsultation. Une observation d’une téléconsultation sur place a également pu être réalisée pour comprendre le déroulé de la téléconsultation. Les résultats apportent un éclairage sur les aspects sociotechniques influençant l’appropriation des dispositifs de téléconsultation en psychogériatrie. La recherche a aussi permis de décrypter comment le dispositif permet de matérialiser de nouvelles formes de collaboration entre les professionnels de santé, mettant la pluridisciplinarité au cœur de l’organisation. Elle a également mis en lumière de nouveaux repères spatio-temporels et modaux, en révélant des formes d’organisation proches de celle des équipes mobiles.
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 | 0.015 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".