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Record W7106681455 · doi:10.71781/32601

Exploration de la perception des synergies ou tensions de rôles chez les patientes et patients partenaires engagés dans au moins deux domaines d’activités

2025· dissertation· fr· W7106681455 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMental Health and Patient Involvement
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Health servicesPatient-centered care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Au Québec, le partenariat de soins et services porté notamment par le Modèle de Montréal reconnaît les patientes et patients comme des acteurs à part entière du système de santé. Forts de leurs savoirs expérientiels, ils peuvent s’impliquer dans différents domaines simultanément ou non (soutien auprès des pairs en clinique, gouvernance et organisation des soins et services, formation, recherche, santé publique, etc.) et deviennent ainsi des patientes et patients partenaires (PP). La littérature sur la dynamique des rôles souligne que la multiplicité des engagements peut générer des tensions de rôle, des conflits identitaires, des conflits d’ordre éthique mais aussi des synergies de rôles. Or, aucune étude, à notre connaissance, ne s’est intéressée à cette dynamique dans le contexte spécifique des PP. Objectif : Explorer chez les PP du CHUM comment le fait de réaliser différents rôles dans au moins deux domaines différents d’activités, peut entrainer des synergies positives ou des tensions de rôles et d’examiner comment leurs compétences professionnelles peuvent interagir avec leur fonction de PP. Méthodes : Une étude qualitative exploratoire et descriptive a été réalisée entre mars 2025 et avril 2025. Elle repose sur des entrevues semi-dirigées menées auprès de dix PP recrutés pour leur engagement multiple. Les données ont été analysées selon une approche thématique inductive et déductive, en mobilisant un cadre théorique inspiré de la littérature sur les tensions et synergies de rôles. Résultats : Deux formes de tensions de rôles ont émergé : une inadéquation perçue entre certains mandats et leur profil et une surcharge liée à la multiplication des engagements. En parallèle, plusieurs synergies de rôles ont été identifiées : la mobilisation des savoirs expérientiels des pairs sur des comités, l’exportation de pratiques d’un service à un autre, le développement d’une vision transversale du système de santé et la mise en relation de personnes provenant de différents milieux. L’expérience professionnelle antérieure des PP est apparue comme un levier de légitimité et d’efficacité, mais soulève la question de son équilibre avec le savoir expérientiel lié à la maladie. Toutefois, la nature volontaire et flexible de leur engagement leur donne la liberté d’accepter ou de cesser une activité, même si elle ne suffit pas toujours à éviter les tensions évoquées. Enfin, les personnes participantes ont formulé des recommandations, soit tenir compte de la personnalité des PP, s’assurer que les mandats proposés soient pertinents et adaptés aux profils des PP, et mettre en place des mécanismes d’évaluation de la contribution des PP. Conclusion : Les PP du CHUM engagés dans plusieurs domaines d’activités vivent à la fois des tensions et des synergies de rôles. Des recommandations ont été formulées pour atténuer ou résoudre les tensions et potentialiser les synergies de rôles afin de soutenir une implication durable et cohérente des PP au sein de l’établissement et en dehors.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.024
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: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.129
Threshold uncertainty score0.257

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.012
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.004
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 head0.232
GPT teacher head0.449
Teacher spread0.217 · 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
Published2025
Admission routes1
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