Évaluation d'un programme de valorisation de fauteuils roulants
Notice bibliographique
Résumé
Description générale. En 1998, 11,8% des Québécois de plus de 15 ans présentaient des problèmes de mobilité et 2,3% de cette clientèle exprimaient des besoins non comblés. La même année, la Régie de l'assurance-maladie du Québec a attribué plus de 4500 fauteuils roulants et en a réparé plus de 30000, pour une facture excédent 20 M$. Ces chiffres justifient amplement qu'on s'attarde aux politiques publiques entourant l'attribution des fauteuils roulants. Á cet effet, la valorisation (recyclage) des fauteuils roulants est souvent envisagée comme une solution pour combler des besoins de mobilité à moindre coût. Cet article présente une évaluation d'un programme de valorisation. Méthodologie. Trois groupes ont été recrutés: le personnel du programme d'aides techniques impliqué dans la valorisation de fauteuils roulants (n=9), des utilisateurs de fauteuils valorisés (n=20) et des ergothérapeutes issus d'autres établissements de santé référant des clients (n=5). Résultats. Une approche qualitative auprès du 1er groupe a permis de mettre en évidence plusieurs inefficacités aux plans structurel (ex. ressources insuffisantes pour la collecte des fauteuils inutilisés), opérationnel (ex. absence de normes pour la remise en état des fauteuils), stratégique (ex. absence de politique pour inciter le retour des fauteuils) et systémique (ex. absence d'imputabilité de L'État au niveau des responsabilités). Une approche quantitative auprès des 2e et 3e groupes a permis de révéler un degré élevé de satisfaction pour l'efficacité, l'apparence, la sécurité, la durabilité et le confort des fauteuils ainsi pour le service d'attribution et le suivi post-attribution. Conséquences pour la pratique. La procédure d'évaluation de programme peut être généralisée à d'autres contextes similaires pour que les décideurs documentent rapidement l'efficacité des procédures de valorisation des aides techniques en vigueur dans leur établissement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».