Maltraitance organisationnelle dans les CHSLD : la réponse du gouvernement du Québec en contexte de crise sanitaire
Notice bibliographique
Résumé
Les nombreux cas de COVID-19 dans les centres d’hébergement et de soins de longue durée (CHSLD) forcèrent le gouvernement à réagir à ce qui fut qualifié d’« urgence nationale » par le premier ministre québécois. Cet article a donc pour objectif de mettre en exergue les facteurs politiques et organisationnels ayant joué un rôle central dans la détérioration des conditions de vie et de la santé des résidents en soulignant, notamment, les manifestations de maltraitance organisationnelle ayant eu cours au sein de ces établissements entre mars et juin 2020. Une analyse thématique des discours publics consignés par l’Assemblée nationale du Québec (N = 73), à partir de 14 thèmes, fut menée. Ces données furent croisées avec de la littérature scientifique, grise et journalistique afin de compléter l’analyse. Le manque de préparation, combiné à une absence massive du personnel ou à sa mobilité, contribua à la circulation du virus. Pour contrecarrer cette « crise dans la crise », une formation accélérée pour les préposés aux bénéficiaires fut mise sur pied. Or, son échafaudage comporte des limites : un temps de formation amputé de moitié, de même qu’une réduction du nombre de compétences enseignées. Fait préoccupant, la compétence abordant la lutte contre la maltraitance y semble absente. À la lumière de ce portrait, il est justifié de se demander si, dans sa volonté de redresser rapidement les déterminants à la base de situations de négligence organisationnelle, le gouvernement ne risque pas, ironiquement, d’y contribuer à court et à moyen terme.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».