Les variables associées à la collaboration interprofessionnelle dans les équipes interdisciplinaires de santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs études ont montré que la collaboration interprofessionnelle (CIP) produit des retombées positives pour les usagers, les professionnels de la santé et les organisations de soins. Cependant, les chercheurs estiment que son adoption dans les organisations et les services de santé est insuffisante. Cette situation conduit à des conflits souvent nuisibles entre les professionnels, à des erreurs médicales, à une augmentation des coûts de soins de santé et à des taux de mortalité élevés. Il existe un besoin de recherche pour identifier les variables associées à la CIP, particulièrement dans le domaine de la santé mentale (SM). La présente thèse vise à combler les lacunes susmentionnées et à permettre d’approfondir les connaissances que nous avons à l’heure actuelle sur la CIP. Trois cent quinze (315) professionnels œuvrant dans les équipes interdisciplinaires de soins primaires (N=101) et spécialisés (N=214) de SM, localisées dans quatre réseaux locaux de services (RLS) du Québec, ont participé à l’étude. Plusieurs variables reconnues comme étant fortement associées à la CIP dans la littérature scientifique du domaine de la santé ont été prises en compte et catégorisées dans un cadre conceptuel inspiré du modèle de Bronstein (2003). Trois objectifs spécifiques ont été fixés, et chacun a fait l’objet d’un article scientifique. Le premier article visait à identifier les variables associées à la CIP dans les équipes interdisciplinaires de SM implantées dans les RLS. Des analyses de régression linéaire ont été effectuées. Cinq variables liées aux caractéristiques interpersonnelles (l’engagement affectif envers l'équipe, le climat d'équipe, l’autonomie de l'équipe, le partage et l’intégration des connaissances), une variable liée au rôle professionnel (l’identification multifocale) et une autre liée aux caractéristiques personnelles (l’âge) étaient associées à la CIP. Le deuxième article visait à identifier les profils de professionnels de la SM selon leurs perceptions de la CIP ainsi que les variables associées pouvant les différencier. À l'aide de l’analyse typologique, quatre profils de professionnels en SM ont été identifiés. Deux profils présentaient un niveau élevé de perception de la CIP, un profil présentait un niveau moyen et un autre présentait un niveau faible. Le support organisationnel, la participation à la prise de décisions, la confiance mutuelle, l’engagement affectif envers l’équipe, les croyances aux bénéfices de la collaboration interdisciplinaire, le partage et l’intégration des connaissances étaient associés aux profils ayant des scores élevés de la CIP. Enfin, le troisième article a porté sur la comparaison des variables associées à la CIP selon le contexte de soins, à savoir : les soins primaires de SM (SP-SM) et les services spécialisés. Deux modèles de régression multivariée ont été réalisés, et ont permis d’identifier les variables significativement associées à chacun des contextes. Il s’agit du partage des connaissances pour les équipes de SP-SM, du soutien organisationnel et de l’âge pour les services spécialisés. Au regard de ce qui précède, des recommandations ont été formulées à l’intention des gestionnaires des services de SM, aux CSSS et organisations de soins.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».