Déterminants du succès d’une démarche provinciale d’usage optimal des antipsychotiques chez les résidents en soins de longue durée selon les acteurs clés impliqués dans l’implantation
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le Québec présente le taux de prescriptions d’antipsychotiques le plus élevé chez les personnes âgées de 65 ans et plus au Canada. La démarche « Optimiser les pratiques, les usages, les soins et les services – antipsychotiques » (OPUS-AP) vise à pallier cet enjeu. Étant donné ses premiers résultats prometteurs, notre étude visait à identifier les déterminants de son succès. Elle repose sur un devis d’étude de cas regroupant une analyse documentaire et 21 entrevues auprès d’acteurs clés impliqués dans l’implantation. Les résultats mettent en lumière cinq déterminants centraux : 1) une démarche intégrée, collaborative et probante; 2) des communications et des réseaux au service de la démarche; 3) un climat d’implantation favorable aux changements; 4) un engagement et une implication des parties prenantes; et 5) une stratégie d’application des connaissances intégrée et appuyée. Des défis et recommandations pour assurer la pérennisation et la mise à l’échelle d’OPUS-AP et inspirer des démarches similaires sont identifiés.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».