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Enregistrement W4407908702 · doi:10.7202/1115960ar

La collaboration interprofessionnelle comme enjeu de la qualité des services en santé mentale : le cas des travailleuses sociales et des médecins psychiatres

2024· article· fr· W4407908702 sur OpenAlexaffabout
Émmanuelle Khoury, Henri Dorvil

Notice bibliographique

RevueIntervention · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis le premier Plan d’action en santé mentale au Québec (MSSS, 2005), le ministère de la Santé et des Services sociaux privilégie des soins collaboratifs, un modèle de plus en plus souvent adopté dans les provinces canadiennes depuis 2011 (Kates et al., 2023). Bien que la collaboration interprofessionnelle soit reconnue comme un moyen de fournir des soins de qualité (McNeil et al., 2013) et de protéger le bien-être des patients, peu de recherches explorent la dynamique entre le travail social et le traitement médical en santé mentale. Quelles possibilités de collaboration existent entre ces professions? Comment leurs expertises en évaluation, planification et prise de décision partagée peuvent-elles améliorer les résultats et la qualité des soins? Cet article discute des stratégies susceptibles de contribuer à co-construire des territoires partagés entre ces professions. Nous soutenons que pour y parvenir, il est essentiel de remettre en question les rapports de pouvoir entre les groupes professionnels, d’encourager la créativité et de reconnaître les différents savoirs professionnels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
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