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Record W4396766166 · doi:10.1016/j.jeph.2024.202417

CO6.3 - Conversations invitant au changement et à l'humanisation des soins : étude qualitative de l'apport d'une patiente accompagnatrice dans une équipe de neurochirurgie

2024· article· fr· W4396766166 on OpenAlexaffabout
MP. Pomey, E. Le Roux, I. Niyonzima, Lina Normandin, X. Sénéchal, Michel W. Bojanowski

Bibliographic record

VenueJournal of Epidemiology and Population Health · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 2018, le service de neurochirurgie du CHU de Montréal (CHUM) a introduit une patiente accompagnatrice (PA) dans son équipe. Cette PA est une ancienne patiente du service qui mobilise ses savoirs expérientiels afin d'aider, d'une part, les patients hospitalisés et leur famille à vivre l'hospitalisation de la manière la plus humaine possible et, d'autre part, l’équipe clinique à mieux appréhender leurs besoins. La PA est présente dans le service entre 25 à 35 heures par semaine, 5 jours sur 7, de manière bénévole. En moyenne, elle réalise 200 rencontres par mois avec des patients ou des proches, ce qui représente 25 à 35 % de la clientèle du service. L'objectif de l’étude est d'explorer, du point de vue de la PA, son rôle et les sujets sur lesquels elle intervient auprès des patients et des familles afin de faire ressortir sa contribution non seulement à l'amélioration de l'expérience vécue par les patients et leur famille mais aussi à la qualité des soins offerts dans le service de neurochirurgie. Une étude qualitative exploratoire basée sur le matériel recueilli par la PA lors de ses activités a été réalisée. Cette étude s'inscrit dans une étude plus large impliquant des entretiens et des observations auprès de l'ensemble des parties prenantes. Entre le 26 juin 2023 et le 31 octobre 2023, la PA a rédigé un journal de bord, dans un format journalier. Elle y a consigné toutes les activités qu'elle réalisait chaque jour pendant cette période et le récit de ses visites. Une analyse thématique suivant les recommandations de Braun et Clarke (2006) a été mise en œuvre. Les thèmes ont été identifiés par approche inductive, ils ont ensuite été interprétés au regard d'un cadre conceptuel. Pour appréhender le rôle de la PA nous avons mobilisé le « Narrative-based practice framework in healthcare » (Greenhalgh, 1998; Launer, 2002). Trente-six pages de notes ont été consignées dans le journal de bord durant quatre mois. Ces pages portent sur les 18 rencontres multidisciplinaires auxquelles la PA a participé, les 64 tournées réalisées et les 30 patients et proches rencontrés. Les patients concernés étaient âgés de 15 à 84 ans, opérés pour des malformations vasculaires, hémorragies, tumeurs bénignes ou malignes. Parmi les thèmes principaux identifiés dans les journaux de bords, ceux majeurs en lien avec les discussions entre PA et patients étaient le développement de la confiance du patient (en lui-même, en l’équipe) (n=27), l'inquiétude du devenir après maladie (n=23), l'engagement des patients dans leurs soins (n=16). Les facteurs facilitant l'accompagnement, les modalités de rencontres et la relation entre PA et professionnels sont également abordés. L'intervention de la PA en neurochirurgie permet de renforcer l'humanisation des échanges dans ce service hautement spécialisé. Le PA propose une pratique narrative des soins de santé, en donnant du sens à l'histoire des patients, une nouvelle compréhension et une ouverture sur les possibilités de changement. Elle comble les « quatre clivages » qui contribuent à la déconnexion qui pourrait survenir entre médecin et patient : le rapport à la mortalité, le contexte de la maladie, les croyances sur la causalité de la maladie et la honte, le blâme et la peur (Charon, 2006).

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)0.043
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.538
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0430.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.223
GPT teacher head0.526
Teacher spread0.303 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2024
Admission routes2
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