Une revue intégrative répertoriant la créativité dans l’utilisation de la santé numérique et de l’intelligence artificielle à l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Objectif Fondé en 1873, l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal (IUSMM) possède une histoire captivante qui reflète de manière significative l’évolution de la psychiatrie au fil des ans. Au courant des dernières années, les principaux secteurs de la médecine moderne se sont orientés vers les innovations en santé numériques pour améliorer le développement des soins aux patients. L’objectif principal de cette revue est de répertorier les avancées dans le domaine de la santé numérique élaborées au sein de l’IUSMM et de son centre de recherche affilié au cours des 150 dernières années. Méthode Une revue intégrative portant sur les innovations en santé numérique au sein de l’IUSMM a été réalisée. Les bases de données Medline, Web of Science, PsycNet (PsycINFO) et Google Scholar ont été consultées depuis leur création jusqu’à décembre 2023. Résultats La revue de la littérature a initialement identifié 239 articles, dont 108 doublons ont été éliminés lors de l’analyse préliminaire. Parmi les 131 études restantes, 63 articles ont été exclus après examen des titres et résumés, car ils ne répondaient pas aux critères d’inclusion. Après une analyse complète des 68 articles initialement sélectionnés pour évaluation d’éligibilité, un total de 22 articles a été retenu. Cinq catégories d’articles ont été identifiées : la réalité, les applications numériques, les prestations des services et thérapies à distance, l’utilisation de l’intelligence artificielle et finalement l’assistant personnel digital. Conclusion À l’occasion du 150e anniversaire de l’IUSMM, cette revue intégrative révèle que les innovations en santé numérique sont concentrées principalement dans la dernière décennie, suggérant un potentiel prometteur pour des applications numériques dans le soutien quotidien aux personnes souffrant de troubles mentaux, bien que la transition à la pratique clinique puisse progresser lentement.
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 | 0.030 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".