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Enregistrement W7055943466

Développement d'une activité de loisir en tant que moyen de gestion autonome des périodes libres auprès de trois sujets souffrant de troubles mentaux sévères et persistants hospitalisés dans une unité psychiatrique

2008· dissertation· fr· W7055943466 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2008
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Paid workBehavioral analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude a été menée au sein d'une unité psychiatrique spécifique à Montréal où les patients disposent de plusieurs périodes de temps libres durant lesquelles peu d'entre eux s'occupent de manière active et autonome. De façon exploratoire, des programmes de modification du comportement (PMC) basés sur une approche collaborative et le renforcement positif ont été mis en place dans le but de favoriser le développement d'un loisir autonome chez trois sujets cliniques souffrant de troubles sévères et persistants. L'efficacité de ces PMC a été évaluée à l'aide d'un schème à cas uniques dans lequel étaient manipulés à la fois le niveau de base en fonction des individus et les critères de performance. Dans le but d'optimiser les facteurs de réussite dans l'instauration de tels programmes cliniques, cette étude s'est aussi intéressée aux intervenants de l'unité psychiatrique qui appliquent les PMC. Pour ce faire, un questionnaire pré-post PMC sur les croyances/satisfactions envers les PMC a été présenté aux intervenants et une formation suivie par un groupe d'échanges sur le thème de la modification de comportement leur a été proposée. De part la complexité des problématiques affectant les trois sujets cliniques, il demeure difficile d'établir réellement le niveau d'efficacité de chaque programme en fonction de critères simples et précis. Cependant, les trois sujets ont démontré leur capacité à apprendre un loisir, mais un seul sujet a complété le protocole. Les deux autres sujets ont vu leur PMC terminé précipitamment en accord avec le fonctionnement de leur programme général d'intervention individuelle (PII). Bref, un seul sujet a modifié son comportement conformément aux critères préétablis en fonction de l'efficacité expérimentale et thérapeutique, mais les résultats des deux autres sujets suggèrent que leur performance a probablement reflété davantage une réaction propre à leurs caractéristiques personnelles qu'une réponse occasionnée uniquement par le programme mis en place. Chez les intervenants, le taux de réponse au questionnaire est demeuré insuffisant pour tirer des conclusions. Plusieurs possibilités peuvent venir expliquer ces résultats, comme la résistance au changement, l'instrument de mesure ou le déroulement de la recherche. La capacité à développer une habileté de loisir chez les sujets cliniques pourrait varier en fonction du type de motivation préalable au programme et aussi selon des variables personnelles. Les PMC apparaissent comme une stratégie thérapeutique appropriée à la clientèle et au milieu thérapeutique, tout en s'adaptant aux valeurs actuelles en santé mentale. Malgré les résultats mitigés, il est possible de conclure qu'une approche basée sur la collaboration et le renforcement positif dans le développement d'une activité de loisir durant les périodes libres dans une unité psychiatrique serait une avenue thérapeutique prometteuse.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations0
Publié2008
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Résumé présentoui

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