Analyse de survie sur les prédicteurs de la durée d’un processus thérapeutique individuel chez les hommes auteurs de violence conjugale
Notice bibliographique
Résumé
La violence conjugale est un problème social qui engendre des coûts sérieux (Statistique Canada, 2016). Son traitement est important. Les taux d’abandon thérapeutique observés dans les programmes de traitement en groupe pour les hommes auteurs de comportements violents en contexte conjugal se situent entre 15 et 58 % (Jewell & Wormith, 2010). Ces hauts taux d’abandon réduisent l’efficacité réelle des suivis pour violence conjugale (Bowen & Gilchrist, 2006). Des études montrent que l’âge, l’occupation, le statut conjugal, le faible revenu, l’expérience de violence physique à l’enfance, la consommation de drogue et d’alcool, ainsi que la personnalité colérique et la fréquence des comportements de violence sont des variables qui permettent de prédire l’abandon d’un programme de traitement de la violence conjugale en format de groupe et de type fermé (Jewell & Wormith, 2010). Aucune étude recensée n’a étudié les prédicteurs liés à l’abandon thérapeutique d’un traitement en format individuel de type ouvert. Cette étude visait à identifier quels sont les moments-clés où il y a cessation du suivi pour violence conjugale et à vérifier quelles variables sont associées à une cessation plus ou moins précoce du traitement individuel des hommes auteurs de violence conjugale. Une batterie de questionnaires auto-rapportés a été soumise à 206 hommes francophones qui amorcent une consultation individuelle pour un problème de violence conjugale dans un centre communautaire de la province de Québec. Parmi ceux-ci se trouvaient des questionnaires évaluant l’expérience de la colère, les comportements de violence conjugale, les insécurités d’attachement amoureux et la désirabilité sociable. Le nombre de séances complétées par chaque participant a également été obtenu par le biais de l’organisme. Une première analyse de survie a permis de produire une table de survie et d’identifier trois moments où la cessation du suivi est la plus fréquente, soient une cessation précoce (1 ou 2 séances), une cessation à court terme (3 à 5 séances) et une cessation à moyen terme (après la 11e séance). L’analyse de survie par régression de Cox a ensuite permis de montrer que l’âge, le fait d’avoir complété ou non des études post-secondaires, le fait d’avoir une occupation stable (emploi ou études à temps plein) ou non, le fait de consulter sous ordonnance légale, le niveau de violence psychologique émise, ainsi que les insécurités d’attachement (évitement de l’intimité, anxiété d’abandon) sont tous des prédicteurs significatifs du moment de cessation d’un suivi individuel de type ouvert pour violence conjugale. Plus précisément, les participants qui n’ont pas complété d’études post-secondaires, qui sont sans occupation stable, qui consultent sous ordonnance de la Cour ou de la DPJ et qui présentent peu d’évitement de l’intimité ont davantage tendance à cesser leur suivi de façon précoce; les participants qui ont complété des études post-secondaires et qui présentent peu d’anxiété d’abandon ont davantage tendance à cesser leur suivi à court terme; les clients qui posent moins d’actes de violence psychologique ont davantage tendance à mettre fin à leur suivi à moyen terme. Les implications cliniques de ces résultats sont discutées
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».