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Enregistrement W1504356106

L'utilisation des mesures de contrôle auprès des personnes présentant une déficience intellectuelle au Québec

2013· article· fr· W1504356106 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Mérineau‐Côté

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) sont plus à risque de manifester des comportements problématiques dû, entre autres, à des déficits de communication, des syndromes génétiques, des problèmes de santé associés avec cette clientèle. Lorsque des personnes présentant une DI manifestent des comportements agressifs, la probabilité qu'elles soient blessées, isolées et qu'elles subissent des interventions plus restrictives est plus élevée. En outre, on observe une augmentation du risque de blessures chez leurs proches, une augmentation du stress des intervenants, ainsi qu'une augmentation des coûts reliés aux services dont la personne a besoin. On sait, par ailleurs, que des interventions adéquates et planifiées diminuent ces conséquences négatives pour la personne présentant une DI et son entourage. Le premier volet de cette thèse visait à identifier les variables personnelles, comportementales et environnementales reliées à l'utilisation des mesures de contrôle auprès des personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) et manifestant des comportements agressifs. Pour ce faire, des questionnaires ont été envoyés dans les centres de réadaptation en déficience intellectuelle et trouble envahissant du développement (CRDITED) au Québec. Des données concernant 81 adultes présentant une DI et manifestant des comportements agressifs ont été obtenues. Les résultats révèlent que 63 % des participants ont vécu une mesure de contrôle dans les trois derniers mois. Plus précisément, 44,4 % ont subi une mesure d'isolement, 42 % une contention physique et 27,2 % une contention mécanique. De plus, le mode de communication, la prise d'anxiolytiques, la sévérité des comportements agressifs, la présence d'une analyse fonctionnelle au dossier ainsi que le fait d'avoir un intervenant ayant moins d'années d'expérience auprès de la clientèle se sont avérés des prédicteurs de l'utilisation d'une mesure de contrôle auprès des participants. Le second volet de cette thèse visait à documenter les perceptions des personnes présentant une DI et des intervenants envers l'utilisation des mesures de contrôle. Pour ce faire des entrevues ont été effectuées auprès de huit personnes présentant une DI et huit intervenants ayant participé au premier volet de cette thèse et ayant reçu ou appliqué une mesure de contrôle dans le dernier mois. Les entrevues portaient sur leur compréhension des mesures de contrôle, l'impact sur la relation, les émotions ressenties lors des interventions ainsi que les interventions alternatives possibles. Les résultats révèlent que les participants présentant une DI ainsi que les intervenants vivent beaucoup d'émotions négatives en lien avec les mesures de contrôle. Néanmoins, la majorité des participants semblent comprendre le but des mesures de contrôle et ont été en mesure d'identifier des interventions alternatives. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : déficience intellectuelle, comportements agressifs, mesures de contrôle, contention, isolement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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