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Enregistrement W2007213389 · doi:10.3917/rsi.117.0021

Analyse des obstacles à l'intervention infirmière auprès des familles dans les unités de soins de santé mentale à la lumière du modèle de changement de Collerette

2014· article· fr· W2007213389 sur OpenAlexaff
Stéphanie Daneau, Johanne Goudreau, Catherine Sarrazin

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accompagner au quotidien un proche souffrant d’un problème de santé mentale est une expérience qui transforme profondément l’identité des familles. Celles-ci doivent souvent composer avec des sentiments tels que la culpabilité et l’impuissance. L’hospitalisation en psychiatrie du membre atteint n’améliore guère la situation. Or, dans ce contexte, les écrits reconnaissent massivement les bienfaits de l’inclusion des membres de la famille, autant pour la personne atteinte que pour les proches et les professionnels de la santé impliqués. Pourtant, ces familles se sentent toujours exclues des soins et non reconnues dans leur rôle, ceci ayant des conséquences importantes sur tous les acteurs. Cette recension critique des écrits a pour but d’analyser les obstacles à la pratique de l’approche familiale par l’infirmière sur les unités de soins psychiatriques, afin de proposer des recommandations visant la transformation des pratiques cliniques actuelles. Une recherche systématique des écrits a été effectuée dans les bases de données CINHAL, PsychInfo et PubMed et l’analyse des écrits a été réalisée à partir de la théorie du changement proposée par Collerette. Les résultats montrent que la confidentialité, le manque d’habiletés et d’expertise ainsi que certains problèmes organisationnels sont les principaux obstacles à la pratique quotidienne d’interventions infirmières auprès des proches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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