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Enregistrement W2724957425 · doi:10.7202/1040256ar

Soutenir le retour au travail après un arrêt de travail en raison d’un trouble dépressif : pourquoi et comment faire en soins primaires ?

2017· article· fr· W2724957425 sur OpenAlexaffvenueabout
Chantal Sylvain, Marie-Josée Durand

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensHôpital Charles-Le Moyne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ces dernières années, les troubles dépressifs sont devenus l’une des principales causes d’absence au travail. Pour les personnes concernées, le risque d’incapacité prolongée au travail est bien réel et engendre des coûts considérables sur les plans humain et social, sans parler des coûts financiers. Malgré son importance, la question du retour au travail (RAT) est rarement présentée comme étant prioritaire à considérer dans l’intervention clinique, notamment par les intervenants des soins primaires. Par conséquent, ces derniers ont peu d’indications concernant l’intervention à préconiser pour favoriser le RAT en temps opportun et ils peuvent même s’interroger sur la pertinence de viser un tel objectif. Cet article a pour but de proposer des balises aux intervenants des soins primaires en répondant à la question suivante : pourquoi et comment les intervenants des soins primaires doivent-ils soutenir le RAT après un arrêt de travail en raison d’un trouble dépressif ? La première partie de l’article permettra de faire un survol des connaissances actuelles soutenant la pertinence d’intervenir précocement pour prévenir l’incapacité prolongée de travail suite à un arrêt de travail en raison d’un trouble dépressif. En deuxième partie, nous présenterons un ensemble de principes devant guider l’intervention de retour au travail et en proposerons des illustrations adaptées au contexte des soins primaires. Nous nous appuierons pour ce faire sur des travaux de recherche récents réalisés en contexte québécois.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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