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Enregistrement W2910803103 · doi:10.7202/1054337ar

Vers une théorisation du vécu des patients et de leurs proches à la suite d’interventions de crise à domicile

2018· article· fr· W2910803103 sur OpenAlexvenueno aff
Charlotte Vereecke, Jennifer Denis, Stéphan Hendrick

Notice bibliographique

RevueApproches inductives Travail intellectuel et construction des connaissances · 2018
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychiatric care and mental health services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les prises en charge de crise à domicile – proposées par des équipes mobiles – visent à intervenir auprès de patients en situation de détresse psychologique aiguë, et ce, dans un contexte où les proches sont systématiquement mobilisés dans la dynamique de soins. Les interventions s’étendent sur une période de trois à six semaines et ont comme visée la résolution de la crise individuelle et/ou familiale. À ce jour, l’efficacité de ce type de traitement n’est plus à prouver puisqu’il permet de réduire significativement le nombre d’hospitalisations. À travers notre étude, nous avons accordé une place aux patients et à leurs proches afin de les laisser exprimer leur vécu quant aux spécificités de ce dispositif de soins. L’objectif était de comprendre comment le patient et ses proches s’approprient de nouvelles stratégies de résolution de problèmes et comment ils acquièrent une meilleure compréhension de leur fonctionnement, individuel et relationnel, dans le but de prévenir d’éventuelles nouvelles crises. La vision bilatérale, c’est-à-dire le vécu des patients et de leurs proches, que nous proposons a abouti à une théorisation enracinée apportant des éléments de compréhension nouveaux quant à la manière dont les équipes de crise intervenant à domicile doivent continuer à soutenir les patients et leurs familles.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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