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Enregistrement W2620685763 · doi:10.71781/25861

La priorisation des demandes en ergothérapie dans les programmes de soutien à domicile

2016· dissertation· fr· W2620685763 sur OpenAlexaboutno aff
Marie‐Hélène Raymond

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les demandes de service en ergothérapie à domicile au Québec sont priorisées en fonction du niveau d’urgence, mais cette pratique n’est pas standardisée et son impact sur l’accès aux services est incertain. Cette thèse, constituée de deux études interreliées, porte sur les processus de priorisation des demandes en ergothérapie dans les programmes de soutien à domicile. La première étude a pour but de décrire en détail les processus utilisés pour prioriser les demandes et d’investiguer l’association entre ces processus et la longueur des listes d’attente. Pour ce faire, un sondage a été réalisé auprès de la personne qui gère la liste d’attente en ergothérapie dans 55 programmes de soutien à domicile. Malgré une grande variabilité dans les processus de priorisation, la tendance générale indique que les problèmes affectant la sécurité et les activités à l’intérieur du domicile sont fortement priorisés alors que les problèmes affectant la qualité de vie et les activités à l’extérieur du domicile sont peu prioritaires. L’écart entre les temps d’attente en fonction des niveaux de priorité est important, avec un temps d’attente médian de 2 jours pour les demandes urgentes et de 18 mois pour les demandes non prioritaires. Les programmes qui utilisent des balises de temps d’attente maximal ont des listes d’attente significativement plus courtes que les programmes qui n’utilisent aucun mécanisme pour allouer des services aux clients non prioritaires. La deuxième étude vise à comparer les opinions des ergothérapeutes à domicile, des personnes âgées et des personnes ayant une déficience physique sur l’importance relative des principaux critères utilisés pour prioriser les demandes. Un sondage composé de mises en situation par choix de scénarios prioritaires démontre une différence significative entre les priorités des trois groupes de répondants. Les ergothérapeutes (n=241) priorisent fortement les personnes qui ont chuté alors que les personnes âgées (n=226) et celles ayant une déficience physique (n=247) priorisent principalement les personnes qui ne peuvent sortir de leur domicile. Des entrevues qualitatives avec un sous-groupe de 30 participants révèlent que les ergothérapeutes priorisent les problèmes relatifs à la sécurité en raison de contraintes institutionnelles liées au manque de ressources, mais qu’ils expriment d’importantes tensions éthiques à cet égard. Les personnes âgées et celles ayant une déficience physique priorisent en fonction d’autres enjeux comme l’autonomie, la dignité, l’inclusion, la participation et la liberté. Elles réclament donc des critères de priorisation qui reflètent une vision plus globale de la santé et des services de santé. Les résultats de la thèse soulignent la nécessité d’améliorer les processus de priorisation des demandes en ergothérapie à domicile et suggèrent certaines pistes pour y parvenir. Notamment, il serait souhaitable de porter une attention particulière au traitement des demandes non prioritaires, de consulter la clientèle cible des services sur les critères de priorisation et d’adopter une vision élargie des interventions, au-delà de la sécurité à domicile. La prise de conscience des enjeux et défis sous-jacents à la priorisation pour les ergothérapeutes et leur clientèle cible permet ainsi de viser un accès plus juste aux services d’ergothérapie à domicile.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2016
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