Les facteurs qui facilitent et entravent l’intervention auprès des personnes en phase palliative de cancer et qui sont atteintes d’un trouble mental grave : le point de vue des intervenants
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire explore les différents éléments pouvant faciliter ou nuire aux interventions menées auprès de personnes qui sont à la fois en phase palliative de cancer et atteintes d’un trouble mental grave (CP+TMG). L’intervention auprès de ce type de clientèle est un processus unique mais certains facteurs individuels, environnementaux et liés à l’intervention peuvent jouer de façon positive ou négative sur cette intervention. Les études qui visent à explorer les facteurs qui facilitent et entravent l’intervention des professionnels chez une clientèle ayant un CP+TMG sont peu nombreuses et nous n’en avons pas identifiées au Québec. Cette étude vise plus spécifiquement l’atteinte de deux objectifs : a) identifier les représentations que les professionnels de la santé se font des facteurs individuels, contextuels, sociaux, environnementaux, organisationnels et ceux liés à l’intervention qui facilitent les interventions auprès des personnes ayant un CP+TMG et b) identifier les représentations que les professionnels de la santé se font des facteurs individuels, contextuels, sociaux, environnementaux, organisationnels et ceux liés à l’intervention qui font obstacles aux interventions auprès des personnes ayant un CP+TMG. Afin de répondre à ces objectifs, neuf professionnels oeuvrant dans les secteurs des « soins palliatifs » ou de la « santé mentale » de quatre CLSC ont été recrutés. Ces derniers ont volontairement accepté de participer à une entrevue semi-dirigée d’une durée moyenne de 60 minutes. Les données amassées ont été retranscrites, puis codifiées et analysées à partir du modèle bioécologique (Bronfenbrenner et Morris, 2006). Les résultats de l’étude permettent donc d’identifier les facteurs ontosystémiques, microsystémiques, mésosystémiques, exosystémiques, macrosystémiques et chronosystémiques ayant une influence sur l’intervention auprès de la population ciblée. Parmi les facteurs ayant pour effet de faciliter l’intervention notons notamment : l’implication de l’entourage, la connaissance des politiques, l’expérience et les compétences des chaque intervenant ainsi que la collaboration interprofessionnelle. Du point de vue des facteurs défavorables, la présence de préjugés envers les personnes ayant des CP+TMG, l’organisation des services par problèmes, le manque de formation des intervenants ont été évoqués par les intervenants. Plus que le cancer, le trouble mental, par ses différentes manifestations ou encore la présence de troubles de la personnalité viennent également teinter les interventions. L’identification de ces facteurs, plus particulièrement des difficultés rencontrées lors des interventions menées auprès de ces personnes ayant des troubles concomitants nous permet d’identifier certaines recommandations. Notamment, il apparait important, en raison de la complexité de ces situations de mieux former les intervenants; de même que de favoriser des modalités de collaboration interdisciplinaire, voire intersectorielle.
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 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 | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».