REPERAGE DES TROUBLES LIES A UNE SUBSTANCE ET TROUBLES ADDICTIFS DANS LE DISCOURS DES PATIENTES DEPENDANTS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. La prise en charge médicale des patients ayant un trouble addictif diminue leur morbimortalité et améliore leur qualité de vie. Ils restent insuffisamment repérés en soins premiers malgré les outils disponibles. Analyser le vécu de ce repérage par les patients pourrait permettre un repérage plus précoce. Objectif. L’objectif de cette étude qualitative était d’explorer le vécu du repérage des troubles addictifs chez des patients dépendants. Méthode. Le MINI (McGill Illness Narrative Interview), guide d’entretien semi-dirigé de médecine narrative, a permis d’explorer différents récits de sujets ayant un trouble lié à une substance ou un trouble addictif. Le recrutement s’est fait pour les principales addictions selon une stratégie d’échantillonnage à variation maximale. Les entretiens ont été transcrits et analysés selon la méthode de théorisation ancrée. Résultats. Au début de l’addiction, les huit participants avaient l’impression d’une amélioration de leur vie. Progressivement, la prééminence des problèmes sur les avantages liés à l’addiction menait à l’ambivalence. Cependant, la volonté de changement émergeait réellement au contact d’une « ligne rouge » physique ou psychologique. Elle était renforcée par la perspective que ce changement était possible, mais était réfrénée par la honte. Momentanément, les sujets se dévoilaient ou se mettaient en situation de dévoilement pour être aidés. L’absence de jugement, l’empathie et la valorisation de la capacité du sujet à changer favorisaient alors le repérage au sens d’une rencontre suivie de soins et non d’un diagnostic seul. Discussion. Le concept de « repérage partagé » a émergé de l’analyse du discours des patients. L’exploration des trajectoires addictives a permis de proposer la théorie des « lignes rouges » vécues comme le déclic des patients pour se dévoiler. Valoriser la volonté de changement semble plus efficace pour adhérer à une prise en charge que l’évaluation clinique vécue comme stigmatisante par les patients. La prise en compte de la honte dans une approche transversale des addictions pourrait aider le patient à se dévoiler. Ces résultats seraient à mettre en perspective avec le point de vue des addictologues, et des médecins généralistes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».