Reddition de compte et optimisation de la performance : impacts sur le choix des interventions ergothérapiques
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : L’implication des mécanismes de reddition de compte et d’optimisation de la performance dans le raisonnement clinique (RC) menant au choix des interventions au soutien à domicile (SAD) est peu connue. Cette étude visait à explorer cette implication dans le RC des ergothérapeutes en SAD. Méthodes : Une ethnographie institutionnelle (EI) a été utilisée auprès de dix ergothérapeutes recrutés dans trois programmes de SAD québécois. Des observations ( n = 41 jours) et des entretiens semi-dirigés ( n = 216 entretiens) ont été réalisés. Douze informateurs-clés secondaires (collègues, gestionnaires) ont également été rencontrés ( n = 22 entretiens) et des documents administratifs ( n = 50), recueillis. Les données ont été analysées à l’aide du processus de l’EI. Résultats : Le RC des ergothérapeutes inclut une préoccupation constante quant à leur productivité qui module leurs interventions auprès des patients. Les ergothérapeutes restreignent le temps et le suivi alloués à chaque patient. Leurs interventions se limitent au motif de référence, généralement l’autonomie dans les soins personnels, sauf si la sécurité du patient est menacée. La mesure du travail utilisée dans la reddition de compte et l’optimisation devient l’étalon pour évaluer la légitimité des activités et génère des comportements déviants afin de rencontrer les objectifs de performance. Conclusion : La reddition de compte et l’optimisation risquent de compromettre la qualité des services rendus, l’étendue des services offerts aux patients, incluant les activités de prévention et de promotion de la santé, et, conséquemment, l’atteinte des objectifs du système de santé.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».