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Enregistrement W4389231722 · doi:10.7870/cjcmh-2023-025

Gestion de l’invalidité au travail en raison d’un trouble mental courant : le point de vue des médecins de famille et des psychiatres quant à leur pratique

2023· article· fr· W4389231722 sur OpenAlexaffvenue
Fabienne Boileau-Falardeau, Jean-Robert Turcotte, Marc Corbière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les troubles mentaux sont la principale cause d’invalidité et peuvent présenter une durée d’absence deux fois plus longue, lorsque comparés à d’autres types de maladies. Plusieurs acteurs sont impliqués dans la gestion de l’invalidité dont les médecins de famille (MF) et les psychiatres ; deux acteurs du secteur de la santé incontournables lorsqu’il est question de santé mentale et de retour au travail (RAT). Cet article a comme principal objectif de documenter les tâches des MF et psychiatres liées à la gestion d’une invalidité en raison d’un trouble mental courant (TMC) ainsi que d’identifier les facilitateurs et les obstacles qu’ils perçoivent dans ce processus. De plus, il est question de dégager les besoins de formations qui pourront éventuellement aider ces cliniciens dans l’accomplissement de leurs tâches, permettant par le fait même un rétablissement durable du travailleur. Il s’agit d’une étude qualitative dont la collecte de données a été faite via des groupes de discussion (focus groups) totalisant 3 groupes de MF et 2 groupes de psychiatres (N = 28). Tous les enregistrements ont été retranscrits en verbatim et par la suite codifiés. Les réponses générées par les groupes de discussion ont fait émerger 180 unités thématiques réparties sur 4 grands thèmes, lesquels sont récurrents pour chaque objectif de recherche : (1) évaluer/documenter ; (2) prescrire/traiter ; (3) communiquer/collaborer/réseauter avec les autres acteurs ; et (4) arbitrer/défendre. Les unités thématiques montrent l’importance de la collaboration entre les acteurs et d’une communication efficace entre ces derniers. Il ressort de cela également que ces cliniciens aimeraient être mieux formés pour arrimer connaissances et pratique.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,317 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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