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Enregistrement W7124444640 · doi:10.71781/34030

Le refus de soins chez les personnes atteintes d’un trouble neurocognitif majeur en CHSLD

2025· dissertation· fr· W7124444640 sur OpenAlexaboutno aff
Annie Grondin

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient rightsPublic healthHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les refus de soins chez les personnes atteintes d’un trouble neurocognitif représentent plusieurs enjeux éthiques. Selon la revue de littérature effectuée, il demeure plusieurs ambiguïtés entourant sa définition et sa prise en charge. Ce mémoire vise à comprendre les préoccupations et les valeurs des parties prenantes afin de faciliter la communication et la prise de décisions éthiques. Vingt entrevues semi-dirigées tenues avec des parties prenantes (quatre préposés aux bénéficiaires, quatre membres du personnel infirmier, six personnes proches aidantes, un médecin et cinq autres professionnels) ont été effectuées dans sept Centres d’hébergement et de soins de longue durée au Québec. Les entrevues ont été analysées à l’aide du logiciel QDA Miner, ce qui a permis de diviser les codes en quatre grandes étapes d’un processus de gestion des refus de soins : identifier les refus de soins, documenter les circonstances d’apparition des refus de soins, analyser les enjeux éthiques et déterminer les interventions personnalisées. Les parties prenantes accordent une grande importance à la bienveillance. Dix pistes d’action ont été proposées : l’aptitude à consentir doit être clarifiée; les comportements défensifs et agressifs doivent être différenciés; une échelle d’évaluation des symptômes comportementaux et psychologiques peut être utilisée; la stabilité du personnel soignant doit être assurée; la discussion autour des volontés antérieurement exprimées doit être encouragée; l’autonomie résiduelle doit être respectée; le plan médical doit être révisé; une rencontre interdisciplinaire formelle doit avoir lieu; et un modèle de prise de décisions peut être utilisé.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,343 · 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
Publié2025
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