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Enregistrement W3043924736 · doi:10.7202/1070242ar

Le soutien postlogement transitoire auprès des femmes en situation d’itinérance : besoins, implantation et impact d’une étude pilote

2020· article· fr· W3043924736 sur OpenAlexaffvenueabout
Morgane Gabet, Guy Grenier, Daniela Perrottet, Marie‐Josée Fleury

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectifsLes dispositifs de soutien en logement sont parmi les solutions soutenues pour contrer l’itinérance. Le logement transitoire (LT) offre une trajectoire séquentielle d’accès à la stabilité résidentielle : des refuges au LT, au logement permanent avec ou sans soutien. Le suivi post-LT permettrait d’améliorer la stabilité résidentielle et l’intégration communautaire. Néanmoins, peu d’informations sont disponibles sur les conditions de succès et la capacité du suivi post-LT à améliorer la stabilité résidentielle et l’intégration communautaire des personnes itinérantes, en particulier les femmes. Cette étude de cas pilote visait à identifier les besoins de femmes recevant du suivi post-LT, l’implantation des activités de suivi et ses conditions de succès, ainsi que son impact en réponse aux besoins exprimés. MéthodeDeux organismes à but non lucratif ont été sélectionnés à Montréal. Une étude de cas à partir de méthodes mixtes a permis de trianguler les données provenant de femmes en situation d’itinérance, de leurs intervenantes et des gestionnaires de ressources de suivi post-LT. Deux entretiens ont été menés à un intervalle de 6 mois avec ces femmes (n= 10). Les besoins et l’impact du suivi post-LT ont été mesurés grâce à un questionnaire (questions ouvertes et fermées). Pour documenter l’implantation du suivi, des informations ont été colligées auprès des intervenantes (n = 2) sur les activités et l’intensité des services offerts à l’aide de fiches de contact. Des facteurs facilitant et entravant le suivi post-LT ont également été identifiés lors d’une entrevue de groupe avec les intervenantes (n= 2) et les gestionnaires (n= 4). RésultatsLes usagères ont identifié des besoins liés à la santé, aux activités quotidiennes et à l’intégration sociale. La plupart des femmes étaient satisfaites des activités et de la fréquence du suivi, de la facilité d’accès des intervenantes et de la capacité du suivi à répondre à leurs besoins. L’intensité du suivi, l’alliance thérapeutique usagère/intervenante et la motivation des usagères ont été identifiées comme des facteurs facilitants. Les facteurs entravants comprenaient : la durée limitée de l’insertion préalable en LT, particulièrement chez les usagères ayant subi un traumatisme majeur ; les comportements réfractaires ; la réticence à prendre des médicaments et la dépendance à des substances psychoactives ; les problèmes d’accès aux services, dont les services de santé mentale spécialisés ; et pour les intervenantes, les contraintes de temps, les difficultés logistiques, et le manque de logements permanents abordables adéquats. Après six mois, 80 % des usagères avaient conservé le même logement, et leur intégration communautaire n’avait pas changé. ConclusionLe suivi post-LT semble adapté pour promouvoir la stabilité résidentielle chez les femmes en situation d’itinérance chronique et ayant des problèmes de santé mentale ou de dépendance, première étape essentielle vers l’intégration communautaire. L’étude a souligné l’importance d’offrir des modalités de services adaptés aux besoins des usagères. Un meilleur financement du suivi post-LT, une collaboration plus étroite avec d’autres services publics, une formation accrue des intervenantes et une augmentation du nombre de logements permanents abordables et adéquats favoriseraient un déploiement plus efficace du suivi post-LT.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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