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Enregistrement W4381939347 · doi:10.7202/1098901ar

Conception et modèle logique de l’intervention BIWI sur la réinsertion au travail de personnes avec un trouble de personnalité limite

2023· article· fr· W4381939347 sur OpenAlexaffvenue
Nadine Larivière, Kathy Dahl, Marc Corbière

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs L’objectif de cette étude vise à concevoir le modèle logique et le contenu de l’intervention Borderline Intervention for Work Integration (BIWI). Méthode La conception du modèle logique de BIWI s’est fondée sur les recommandations de Chen (2015) pour établir le modèle de changement et le modèle d’action. Pour ce faire, des entretiens individuels avec 4 femmes ayant un trouble de personnalité limite (TPL) et des groupes de discussion focalisés avec des ergothérapeutes et des intervenants affiliés à des organismes en employabilité, provenant de 3 régions québécoises (n = 16), ont été menés. Les entretiens de groupe et individuels comprenaient d’abord une présentation des données issues d’études dans le domaine. Par la suite, une discussion portait sur les défis des personnes avec un TPL en lien avec leur participation au travail, ainsi que les composantes essentielles à inclure dans une intervention idéale. Une analyse de contenu a été réalisée à partir des transcriptions des entretiens. Les composantes des modèles de changement et d’action ont été validées par ces mêmes participants. Résultats Le modèle de changement de l’intervention BIWI cible 6 thèmes, sur lesquels il semble opportun de s’attarder pour une population présentant un TPL en processus de réinsertion au travail : 1) le sens accordé au travail ; 2) la connaissance de soi et le sentiment de compétence comme travailleur ; 3) la gestion de facteurs internes et externes qui affectent la charge mentale ; 4) les relations interpersonnelles dans le contexte du travail ; 5) la divulgation du trouble mental ; 6) une routine plus satisfaisante à l’extérieur du travail. En ce qui concerne le modèle d’action, l’intervention BIWI est déployée en collaboration avec des professionnels de la santé et des intervenants d’organismes en employabilité. Elle combine des rencontres de groupe (n = 10) et individuelles (n = 2), en mode présentiel et en ligne. Les cibles de changement priorisées sont de réduire le nombre d’obstacles perçus en lien avec la réinsertion au travail et améliorer la mobilisation vers un projet de réinsertion en emploi durable. Conclusion La participation au travail est une dimension essentielle à inclure dans les interventions destinées aux personnes avec un TPL. Grâce à un modèle logique, il a été possible de dégager les composantes clés à considérer dans le cadre d’une telle intervention. Ces composantes sont relatives à des enjeux centraux chez cette clientèle tels que : la représentation du travail, la connaissance de soi comme travailleur, le maintien du rendement et du bien-être au travail, les relations avec le collectif de travail, ainsi que le travail dans un mode de vie. Ces composantes sont maintenant incluses dans l’intervention BIWI. La prochaine étape sera de tester cette intervention auprès de personnes avec un TPL sans emploi, prêtes à retourner sur le marché du travail.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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