Les facteurs influençant l’utilisation des mesures d’isolement et de contentions en milieu psychiatrique intrahospitalier
Notice bibliographique
Résumé
L’utilisation des mesures d’isolement et de contentions en milieu psychiatrique intrahospitalier se produit fréquemment en réponse à des comportements agressifs et continue de soulever la controverse. À cet égard, de plus en plus d’études tendent à démontrer que le personnel soignant travaillant sur ces unités est influencé par plusieurs facteurs de nature différente, notamment la perception de l’agressivité, quand vient le temps de prendre une décision quant à l’utilisation (ou non) de ces mesures coercitives. Méthodologie : Plus de trois cents membres du personnel soignant travaillant en milieu psychiatrique intrahospitalier ont été recrutés dans huit établissements psychiatriques du Québec. Dans un premier temps, un questionnaire leur a été distribué afin de mettre en relief les différents facteurs (individuels et organisationnels) ayant un impact sur l’utilisation des mesures coercitives. Simultanément, l’analyse factorielle de la version française de deux échelles permettant de mesurer la perception de l’agressivité en milieu hospitalier (le MOAS et le POAS) a été faite. Résultats : Un modèle final multivarié a démontré que le type d’unité psychiatrique, l’expression de la colère et de l’agressivité parmi les membres de l’équipe de soins, la perception de la fréquence de gestes autoagressifs et la perception de mesures de sécurité insuffisantes dans le milieu de travail étaient des prédicteurs indépendants de l’utilisation de procédures d’isolement et de contentions. L’analyse factorielle a pour sa part mis en évidence une structure à 4 facteurs pour le MOAS et à 3 facteurs pour le POAS, conformément à ce que l’on retrouvait dans la littérature scientifique. Conclusion : Ces résultats soulignent l’importance des facteurs organisationnels par rapport aux facteurs individuels dans l’utilisation des mesures coercitives en psychiatrie et la nécessité d’évaluer les perceptions quant à l’agressivité et à la sécurité chez le personnel soignant. En comprenant mieux les phénomènes qui amènent leur utilisation, il sera possible de trouver des alternatives aux mesures d’isolement et de contentions et ainsi réduire le recours à ces dernières.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».