Les interventions visant à diminuer la violence auprès des personnes ayant des troubles mentaux
Notice bibliographique
Résumé
Introduction La violence en milieux de soins, et plus précisément ceux en santé mentale, est un phénomène sérieux et préoccupant. La mise en oeuvre d’interventions efficaces permettant d’atténuer ce phénomène s’avère une condition sine qua non dans les services de soins en santé mentale. Objectifs 1. Déterminer l’efficacité des interventions utilisées pour diminuer la violence des personnes souffrant de troubles mentaux 2. Évaluer l’utilisation d’un outil d’évaluation du risque de violence par les professionnels de santé dans une unité de santé mentale. Méthodes Deux études séquentielles basées sur le modèle de passage des connaissances à la pratique ont été réalisées : 1. La première étude consistait en une revue systématique de la littérature basée sur la méthode développée par la Collaboration Cochrane pour les revues systématiques d’interventions et sur les lignes directrices PRISMA. 2. Une étude descriptive transversale a été effectué dans l’unité interne de santé mentale d’un hôpital de l’est de l’Ontario. Résultats 1. Parmi les 5 039 références identifiées, 7 articles ont répondu aux critères de sélection. Au total, cinq interventions visant la diminution des comportements agressifs chez les personnes ayant des troubles mentaux ont été mises en lumière. L’évaluation du risque de violence de façon quotidienne a été définie comme étant l’intervention la plus efficace. 2. Parmi les 45 personnes éligibles à cette étude, 26 d’entre eux (57,8 %) ont répondu au questionnaire : 92,3 % des répondants ont déclaré avoir été exposés à un acte de violence et 62 % ont affirmé qu’ils avaient déjà utilisé l’outil d’évaluation du risque de violence disponible dans leur unité, mais pas de façon quotidienne. Des obstacles liés au manque de connaissances de l’outil, au manque de ressources et de temps, ainsi qu’aux attitudes négatives envers les patients et à l’égard de l’outil ont été décelés. Conclusion Bien que les preuves appuient l’utilisation quotidienne de l’évaluation du risque de violence comme moyen pour prévenir et diminuer les comportements agressifs, cette intervention ne constitue pas une pratique courante dans l’unité de santé mentale. Des obstacles cognitifs, organisationnels et comportementaux ont ainsi été soulevés.
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 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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».