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Enregistrement W7020584751

Les facteurs associés à l’évolution des élèves de première secondaire participant à un programme de prévention universelle des troubles anxieux

2022· other· fr· W7020584751 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Volunteer workPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’anxiété est parmi les troubles de santé mentale les plus prévalents durant l’adolescence au Québec. Selon l’enquête québécoise sur la santé des jeunes du secondaire, 17,2 % des adolescents sont touchés avec un ratio de deux filles pour un garçon (Julien, 2018). Avec les répercussions à court, moyen et long terme des troubles anxieux, il est important de s’y attarder de manière précoce. Ainsi, des programmes de prévention universelle sont réfléchis afin de diminuer les risques de développer des troubles anxieux. Un milieu privilégié pour offrir ce type de programme reste les écoles secondaires par sa fréquentation obligatoire pour les adolescents. Le programme HORS-PISTE, conçu en 2017 et implanté dans plusieurs écoles secondaires au Québec, a pour but de prévenir le développement des troubles anxieux et des troubles d’adaptation chez les élèves du secondaire en atténuant les facteurs de risques liés à l’anxiété et en renforçant les facteurs de protection pour y réduire ou prévenir le développement des troubles anxieux. HORS-PISTE a été conçu de manière à expliciter sa théorie de programme (Chen, 1990, 2005, 2015), ce qui permet de l’illustrer selon le modèle d’action et le modèle de changement. Le modèle d’action de Chen inclut six composantes regroupant différentes caractéristiques du programme qui peuvent amener une influence sur le modèle de changement. Ainsi, la présente étude a pour but d’identifier les caractéristiques du modèle d’action associées à l’évolution des participants du programme HORS-PISTE sur certains indicateurs du modèle de changement de la théorie de programme. Dans la présente étude, un devis quantitatif longitudinal de type pré-expérimental pré-post à groupe unique a été employé. L’échantillon de l’étude est composé de 582 adolescents de première secondaire ayant participé au programme HORS-PISTE volet exploration (prévention universelle) au cours de l’année scolaire 2019-2020. Cinq indicateurs de changement ont été choisis soit l’estime de soi, l’auto-efficacité, les symptômes anxieux, les cognitions liées à l’anxiété généralisée et les symptômes d’anxiété liée aux tests. Dans un premier temps, des analyses corrélationnelles ont été réalisées pour déterminer quelles variables indépendantes sont corrélées aux différentes variables dépendantes. À ce titre, une matrice de corrélation a été réalisée. Dans un deuxième temps, une analyse de régression a été effectuée pour chacune des cinq variables dépendantes à l’étude en introduisant les variables indépendantes qui sont ressorties associées lors des analyses corrélationnelles. Chacune des analyses de régression a été réalisée en trois blocs. Dans le premier bloc, seul le score initial de l’indicateur de changement y sera inséré suivi des facteurs proximaux et des facteurs distaux pour le deuxième et troisième bloc respectivement. À l’aide de tests-t, quatre des cinq indicateurs de changement sont ressortis avec des différences significatives entre le premier et le deuxième temps de mesure. À la suite des analyses de régression, le niveau initial de chaque indicateur de changement est ressorti significatif sur leur propre indicateur de changement (ex : niveau initial d’estime de soi est un facteur associé sur l’indicateur de changement de l’estime de soi). Cependant, plusieurs variables ne sont pas ressorties avec des différences significatives comme le sexe, l’âge, l’indice socio-économique et le type de programme. De futures études seraient pertinentes pour évaluer l’évolution des participants du deuxième secondaire dans le volet exploration ainsi que les participants qui sont sélectionnés pour le volet expédition ainsi que les différents facteurs associés à leur évolution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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