MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4389986089 · doi:10.52358/mm.vi13.377

Visionnement de vidéos explicatives vulgarisées en chirurgie cardiaque : l’expérience utilisateur de personnes âgées

2023· article· fr· W4389986089 on OpenAlexaffvenue
Isabelle Carignan, Paul-André Gauthier, Annie Roy‐Charland, Marie-Christine Beaudry, Adèle Gallant, Marie-Hélène Hébert, Amélie Hien, Rony Atoui

Bibliographic record

VenueMédiations et médiatisations · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsNOSM UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversité de MonctonUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePolitical scienceGynecologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les informations médicales ne sont pas toujours faciles à comprendre pour les patients. Il existe des documents en ligne et des sites Internet, mais les informations ne sont pas nécessairement fiables, suffisamment vulgarisées ou utiles, et peuvent stresser davantage les patients et leur famille. Le but de cette recherche en cours est de mieux outiller les patients francophones vivant en milieu minoritaire pour augmenter leur degré de compréhension lié aux différentes étapes de la chirurgie cardiaque, diminuer leur degré d’anxiété par rapport à l’intervention chirurgicale et s’assurer qu’ils fournissent un consentement libre et éclairé lorsque vient le temps de subir une chirurgie cardiaque. Pour ce faire, des vidéos multimédias bilingues ont été créées pour expliquer les différentes étapes de la chirurgie cardiaque et les risques associés dans un langage simple à comprendre. Dans la phase pilote de ce projet, 49 participants ont visionné les deux premières vidéos (« Avant la chirurgie » et « Pendant la chirurgie ») et ont répondu à un questionnaire relatif à leur appréciation. Les résultats obtenus ont été prometteurs. La prochaine étape de la recherche consistera à réaliser une étude randomisée en utilisant un groupe expérimental (patients avec le format vidéo) et un groupe contrôle (patients utilisant le format papier standard).

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.461
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.005

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 head0.092
GPT teacher head0.441
Teacher spread0.348 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueMédiations et médiatisationsSame topicHealthcare Systems and PracticesFrench-language works237,207