Innovations organisationnelles aux urgences pour améliorer la qualité des soins dispensés aux patients avec des troubles mentaux
Notice bibliographique
Résumé
Améliorer l’organisation des services en santé mentale à partir des urgences, via des interventions innovantes, permettrait d’améliorer les soins offerts à la population avec des troubles mentaux. Cette étude présente différentes innovations déployées aux urgences, dont trois plus spécifiquement dans un service d’urgence psychiatrique du Québec (Canada), et cerne les principaux facteurs facilitants et entravant leur implantation. L’étude est basée sur une recension narrative des écrits et sur un projet de recherche impliquant une étude mixte avec des données colligées auprès de 115 participants (14 professionnels de la santé, 81 patients, 20 proches). Pour le projet de recherche, des analyses de contenu, descriptives et comparatives ont été produites. Plusieurs innovations introduites aux urgences sont recensées dans la littérature pour améliorer la qualité des soins, ciblant les patients selon leurs troubles mentaux, situations de vie, gravité de leurs conditions, et leur utilisation, accès ou adéquation aux services. Les plus étudiées sont les dispositifs d’intervention brève, de gestion de cas ou de consultation-liaison. Au Québec, les trois innovations implantées au niveau d’un service d’urgence psychiatrique, l’intervention brève, celle en lien avec un centre de crise et un dispositif de pairs-aidants proches, ont été évaluées pertinentes. Les principaux enjeux d’implantation de ces innovations sont liés au système de santé, à l’organisation des soins et aux profils des professionnels de santé et des patients. Les urgences jouant un rôle de baromètre de la qualité des services, plus d’innovations devraient y être déployées, et les patients sans soutien ou grands utilisateurs de ses services priorisés, afin d’améliorer l’accès et la continuité des soins à ces patients parmi les plus vulnérables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».