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Enregistrement W4387350248 · doi:10.7202/1106257ar

L’évaluation des limitations à l’emploi en contexte de dépendances : une question d’équité

2023· article· fr· W4387350248 sur OpenAlexaffvenue
Nadia Giguère, Stéphane Handfield, David L. Barbeau, Marie‐Dominique Beaulieu

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Ré)intégrer le marché du travail et se maintenir en emploi représente un grand défi pour les personnes traitées pour un trouble lié à l’usage des opioïdes. Ces personnes se tournent donc souvent vers les programmes d’aide financière, qui peuvent être majorés de 57 % si un rapport médical documentant les limitations fonctionnelles donne lieu à une reconnaissance de contraintes sévères à l’emploi. L’évaluation de ces limitations est cependant un acte médical complexe, particulièrement pour des patients ayant des troubles liés à l’usage de drogue ou d’alcool. L’étude de cas réalisée dans un centre de traitement de la dépendance aux opioïdes visait à documenter : 1) les critères utilisés par les professionnels impliqués dans l’évaluation ; et 2) le vécu des personnes requérantes. Les données recueillies proviennent d’entretiens menés auprès de sept professionnels et 18 usagers et de deux groupes de discussion formés d’une vingtaine de professionnels. L’analyse thématique montre que cinq types de critères sont utilisés par les professionnels : 1) les facteurs médicaux et psychosociaux ; 2) l’employabilité de la personne ; 3) sa crédibilité ; 4) les impacts potentiels de la reconnaissance des contraintes à l’emploi et de l’accès aux prestations majorées ; 5) leurs valeurs individuelles. Également cinq thèmes principaux émergent des entrevues avec les usagers : 1) l’anxiété liée au processus médico-administratif ; 2) la difficulté à accepter le refus de reconnaissance des contraintes ; 3) les impacts anticipés ou ressentis de l’accès aux prestations majorées, qui tendent à montrer le fort potentiel des interventions sur le revenu ; 4) la grande valeur accordée au travail et le soulagement de voir reconnaître ses difficultés en emploi ; 5) la variabilité des réactions des usagers à l’égard de l’officialisation d’un diagnostic. Des pistes de réflexion sont proposées pour l’évaluation des limitations à l’emploi dans une perspective de promotion de la santé. Celles-ci incluent une approche interdisciplinaire afin de faciliter la prise en compte des déterminants sociaux de la santé dans l’évaluation.

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)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,217
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,217
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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