Systèmes sous tension – Une étude qualitative descriptive sur la résilience du réseau de la santé au Québec face aux vagues de chaleur et leurs enjeux pour la santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Contexte et objectifs Les vagues de chaleur, qui deviennent de plus en plus fréquentes et intenses, amènent des conséquences pour la santé mentale, en provoquant notamment de la détresse, de l’irritabilité ou des comportements violents envers soi-même ou les autres. À leur tour, ces conséquences sont associées à une augmentation des consultations pour des problèmes de santé mentale à des moments où les ressources disponibles sont limitées, comme pendant l’été. Cette situation soulève des questions sur la capacité du système de santé québécois à répondre à une augmentation significative des besoins en santé mentale associés aux changements climatiques. Cette étude visait à documenter les actions déjà en place dans le réseau de santé et de services sociaux pour réduire ou prévenir les impacts des vagues de chaleur sur la santé mentale et à proposer des mesures pour rendre le système plus résilient à l’augmentation de ces besoins en contexte de changements climatiques. Méthode Cette recherche qualitative descriptive a été réalisée auprès de 38 personnes intervenant auprès d’individus présentant des troubles mentaux et vivant dans la collectivité ou des personnes aînées recevant des soins à domicile et de 4 personnes patientes partenaires. Toutes les personnes participantes ont pris part à une entrevue individuelle semi-structurée entre novembre 2021 et février 2022. Ces échanges ont eu lieu dans 2 territoires d’un centre intégré de santé et de services sociaux du Québec particulièrement touchés, exposés aux vagues et îlots de chaleur. Résultats Les personnes participantes ont démontré une bonne compréhension des changements climatiques et observent déjà des effets des vagues de chaleur sur la santé mentale pour elles ou leur clientèle. Les actions actuelles visent principalement à réduire l’exposition à la chaleur pour réduire, diminuer les inconforts physiques et, indirectement, ses impacts sur leur santé mentale et celles de leur clientèle. L’accès à des espaces climatisés, l’aération des lieux de vie ou de travail ou le fait de s’hydrater régulièrement figurent parmi les actions documentées. Peu de moyens sont toutefois en place pour gérer une potentielle hausse des consultations en santé mentale en contexte de vagues de chaleur. Selon elles, des moyens pour favoriser la collaboration intersectorielle entre les personnes aînées ou celles avec des troubles mentaux, les services de santé et services sociaux et les ressources de la communauté permettraient de mieux répondre à la demande croissante en santé mentale en période estivale. L’accès à la formation sur les changements climatiques pour tous devrait aussi être accru et permettre de mieux saisir l’aspect systémique de leurs impacts et des solutions à déployer. Conclusion Les organisations de santé doivent se mobiliser et développer, avec leurs partenaires, des actions transformatrices pour prévenir les impacts des vagues de chaleur sur la santé mentale et répondre aux besoins qu’elles induisent.
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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».