MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165868637 · doi:10.7202/1077073ar

L’utilisation des mesures de contention et d’isolement en centre de réadaptation pour jeunes : une revue systématique des facteurs associés

2021· article· fr· W3165868637 sur OpenAlexaffvenue
Mélanie Poitras, Steve Geoffrion

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation des mesures de contention et d’isolement (MCI) en centre de réadaptation (CR) est controversée, car ces mesures peuvent entraîner des conséquences négatives pour les jeunes les subissant et pour les éducateurs les appliquant. Bien que les MCI soient considérées comme des interventions « exceptionnelles », plusieurs études révèlent que leur utilisation dépasse leur cadre légal d’application. Le premier objectif de cette revue systématique est de présenter au lectorat francophone les facteurs recensés dans la revue systématique de Roy et al. (2019) qui sont associés à l’utilisation des MCI en CR. Cette première revue systématique couvrant la période de 2012 à 2017 présentait un modèle conceptuel à quatre catégories (caractéristiques des jeunes, des éducateurs, l’environnement, des programmes) regroupant les facteurs associés aux MCI. Le deuxième objectif est de mettre à jour la revue systématique de Roy et al. (2019). La présente revue systématique a été réalisée en recherchant dans PubMed, CINAHL, ERIC et PsycNET des articles publiés entre juillet 2017 et décembre 2020. Les mots clés utilisés étaient des synonymes de MCI, jeunesse, et CR. Six études québécoises répondent aux critères d'inclusion et d’exclusion de la revue systématique. Les études confirment huit facteurs présentés dans Roy et al. (2019) et huit nouveaux facteurs ont pu être classés dans les catégories conceptuelles de leur modèle. Ces ajouts remettent en évidence la complexité de l’utilisation des MCI, contribuent à améliorer la compréhension de leur utilisation et peuvent orienter certaines pratiques individuelles et organisationnelles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue de psychoéducationMême sujetFamily and Disability Support ResearchTravaux en français237 207