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Record W7104275996 · doi:10.71781/4521

Nouvelles frontières du soin en fin de vie en résidences pour personnes âgées : étude de cas sur une initiative de soins intensifs à domicile en contexte de pandémie

2024· dissertation· fr· W7104275996 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicGeriatric Care and Nursing Homes
Canadian institutionsnot available
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité de Montréal
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakIntensive careNursing homes

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse porte sur les soins en fin de vie en résidences pour personnes âgées pendant la pandémie COVID-19. Plus précisément, il s’agit d’une étude de cas qui analyse les logiques de soins d’une équipe de Soins intensifs à domicile (nommé SIAD-COVID) œuvrant auprès des personnes âgées de 70 ans et plus atteintes du coronavirus, au printemps 2020, sur un territoire donné au Québec (Canada). Devant une augmentation rapide des cas positifs au coronavirus au Québec, un Centre intégré de la santé et des services sociaux (CISSS) a momentanément mis en place une équipe SIAD-COVID, de mars à juin 2020, pour faire face à la crise de la pandémie. Implantée dans l’urgence d’agir, cette équipe avait comme objectif de diminuer et contrôler les admissions en centre hospitalier de personnes positives au coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère - 2. Cette équipe a agi principalement auprès de la clientèle vivant en résidences pour personnes âgées (RPA). Plus du tiers des personnes soignées par cette équipe sont décédées. Cette recherche s’intéresse à la redéfinition du soin de fin de vie dans un contexte de crise, en prenant le SIAD-COVID comme observatoire. Spécifiquement, à travers l’expérience des soignant.e.s de l’équipe SIAD-COVID, cette thèse analyse les pratiques de soins de fin de vie en RPA en temps de pandémie; les reconfigurations des espaces de soins en RPA afin de permettre les soins en fin de vie et le mourir au printemps 2020; et les transformations des dynamiques entre les professionnel.le.s impliqués dans ce travail de soin. Au total, cette étude s’appuie notamment sur 30 entrevues semi-dirigées auprès de divers acteurs impliqués dans les soins de fin de vie à domicile, notamment des clinicien.ne.s de l’équipe SIAD-COVID, des gestionnaires et des chercheur.e.s. Les résultats obtenus sont présentés sous forme d’articles, chacun se concentrant sur les thèmes centraux identifiés dans mes analyses. Le premier article traite des nouvelles définitions du bien mourir chez la personne âgée dans le contexte de la pandémie, le deuxième article aborde les reconfigurations des espaces thérapeutiques nécessaires pour permettre le décès à domicile, et le troisième se penche sur les dynamiques professionnelles et les négociations territoriales nécessaires à la mise en place et au fonctionnement de cette équipe clinique à domicile en temps de crise. Ainsi, à travers le travail des soignants du SIAD-COVID et l'agentivité de la pompe à perfusion élastomérique, se construit un espace de soin qui, sous certaines conditions, peut se transformer en un espace nécropolitique, où les choix et les vies sont régulés politiquement. Cette thèse, présentant l’expérience d’une équipe de soignant.e.s à l’existence éphémère dans un contexte de crise sanitaire, est riche d’enseignements touchant les soins à domicile et les soins de fin de vie aux personnes âgées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.465
Threshold uncertainty score0.924

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.335 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Has abstractyes

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