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Enregistrement W7133311070 · doi:10.7202/1123622ar

L’ <i>Integrated Psychological Treatment</i> en milieu carcéral et en psychiatrie légale : plus d’une décennie d’implantation et d’adaptation

2025· article· en· W7133311070 sur OpenAlexaffvenueabout
Mathieu Dumont, René Bélanger, Catherine Briand

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical screeningPrimary health careOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction L’implantation d’interventions psychosociales fondées sur la preuve représente un défi pour la plupart des organisations qui offrent des soins en santé mentale. Pour les milieux carcéraux et de psychiatrie légale, des enjeux spécifiques compliquent les efforts d’implantation. Afin d’assurer la viabilité des pratiques fondées sur la preuve, il est important que celles-ci concordent avec la réalité du milieu. Une phase d’adaptation est souvent nécessaire suite à l’implantation initiale. Or, ce processus demeure peu documenté. Ce projet s’intéresse à l’implantation en milieu sécurisé d’une approche cognitivo-comportementale de groupe pour les personnes atteintes de schizophrénie, l’ Integrated Psychological Treatment ( IPT). L’objectif est de documenter le processus d’adaptation et de modification de l’IPT qui est survenu dans les milieux correctionnels et de psychiatrie légale depuis les années 2010. Méthode Une étude de cas multiples a été réalisée auprès de milieux correctionnels et de psychiatrie légale qui offrent l’IPT. Trois cas provenant de 2 provinces canadiennes ont été identifiés : 1 hôpital à sécurité maximale spécialisé en psychiatrie légale, 1 centre régional de soins offrant des services de psychiatrie légale et 1 établissement de détention fédéral. Les professionnels de la santé qui animent l’IPT ont été interviewés dans chaque cas. Les entrevues ont été enregistrées et elles ont fait l’objet d’une analyse par questionnement analytique. Les données ont été analysées à l’aide du Framework for Reporting Adaptations and Modification-Enhanced (FRAME). Résultats Des adaptations à l’approche IPT ont été relevées dans l’ensemble des cas à l’étude. Ces adaptations concernaient 3 principaux aspects : le contenu de l’approche, les modalités de mise en oeuvre de l’approche et la formation des intervenants. Les principales adaptations au contenu de l’approche comprenaient l’ajout d’exercices portant sur la cognition, l’intégration de la réalité virtuelle comme modalité d’intervention, le retrait de certains modules et l’abandon des sorties d’intégration. Au niveau des modalités de mise en oeuvre de l’approche, on retrouvait notamment la réduction de la durée des séances, l’augmentation du nombre de séances hebdomadaires et l’instauration de groupes semi-ouverts. Quant à la formation des intervenants, 1 cas a choisi de développer son propre manuel d’intervention suite aux adaptations apportées à l’IPT. Conclusion Ce projet montre que l’implantation de l’approche IPT dans les milieux carcéraux et de psychiatrie peut être pérenne. Néanmoins, plusieurs adaptations sont apportées pour tendre vers une adéquation entre les exigences de l’approche et la réalité des milieux sécurisés. Certaines de ces adaptations demeurent fidèles à l’approche. Elles méritent d’être considérées par les milieux carcéraux et de psychiatrie légale qui planifient implanter l’approche ou qui l’utilisent déjà auprès de leur clientèle.

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)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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