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Enregistrement W4408500821 · doi:10.1017/s0714980825000042

Maltraitance organisationnelle envers les personnes aînées lors de services de soutien à domicile: enjeux éthiques identifiés par des ergothérapeutes

2025· article· fr· W4408500821 sur OpenAlexafffundabout
Chantal Viscogliosi, Marie-Josée Drolet, Marie-Michèle Lord, Chantal Pinard, Mélanie Ruest

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La maltraitance organisationnelle envers les personnes aînées est présente dans différentes organisations, y compris dans le secteur de la santé et des services sociaux. Elle peut entraîner des conséquences négatives importantes sur la santé mentale et physique, ainsi que la qualité de vie, des personnes aînées qui la subissent. L'objectif de cet article est de présenter les enjeux éthiques liés à la maltraitance organisationnelle perpétrée envers les personnes aînées qui reçoivent des services de soutien à domicile. Une approche d'inspiration phénoménologique utilisée auprès d'ergothérapeutes pour identifier les enjeux éthiques de leur pratique a mené à une analyse des enjeux éthiques spécifiquement liés à des situations de maltraitance organisationnelle. Quinze ergothérapeutes (n=15) œuvrant en soutien à domicile au Québec ont été rencontrés dans le cadre d'entretiens individuels. L'analyse a été effectuée en utilisant une perspective écologique. Les résultats de l'analyse révèlent plusieurs enjeux éthiques complexes de nature micro, méso et macrosystémiques, dont l'abandon administratif des bonnes pratiques, l'accès déficitaire aux services, la chosification de l'aîné, la dépersonnalisation des services et la tolérance des violences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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