L’utilisation de la contention, de l’isolement et du retrait en centre de réadaptation : identification et prédiction des profils des jeunes
Notice bibliographique
Résumé
Les enfants et les adolescents hébergés en centre de réadaptation (CR) ou en foyer de groupe (FG) constituent une population vulnérable chez qui l’utilisation de mesures restrictives, telles que la contention, l’isolement ou le retrait est préoccupante. L’objectif général de la présente étude est de mieux comprendre l’utilisation de ces mesures afin d’améliorer les pratiques cliniques auprès des jeunes en CR et en FG. Méthode : Des données clinico-administratives ont été extraites sur l’utilisation de mesures restrictives auprès de 324 jeunes (29 unités, 10 centres/régions). Une analyse de profil latent a été utilisée afin d’identifier des sous-groupes de jeunes quant aux mesures restrictives. Afin de déterminer quelles caractéristiques individuelles (âge, sexe, appartenance ethnique, motif de prise en charge) et environnementales (durée du séjour, type d’unité, spécialisation de l’unité, mandat légal de l’unité [LPJ vs. LSJPA]) prédisaient l’appartenance aux profils, des régressions logistiques ont été utilisées. Résultats : Près de la moitié des jeunes (48,1%) n’ont expérimenté aucune mesure restrictive pendant la période de six mois étudiée. Parmi les jeunes qui en ont vécu au moins une, deux profils latents ont été trouvés. Plusieurs caractéristiques individuelles, mais surtout environnementales, prédisent d’une part, le fait d’expérimenter ou non une mesure, et, d’autre part, l’appartenance à l’un des deux profils chez les jeunes qui ont expérimenté au moins une mesure. Conclusion : La présente étude a permis d’identifier des facteurs de risque individuels, mais surtout environnementaux, associés au fait de vivre des mesures restrictives.
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».