L'utilisation des mesures de contrôle auprès des personnes présentant une déficience intellectuelle au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) sont plus à risque de manifester des comportements problématiques dû, entre autres, à des déficits de communication, des syndromes génétiques, des problèmes de santé associés avec cette clientèle. Lorsque des personnes présentant une DI manifestent des comportements agressifs, la probabilité qu'elles soient blessées, isolées et qu'elles subissent des interventions plus restrictives est plus élevée. En outre, on observe une augmentation du risque de blessures chez leurs proches, une augmentation du stress des intervenants, ainsi qu'une augmentation des coûts reliés aux services dont la personne a besoin. On sait, par ailleurs, que des interventions adéquates et planifiées diminuent ces conséquences négatives pour la personne présentant une DI et son entourage. Le premier volet de cette thèse visait à identifier les variables personnelles, comportementales et environnementales reliées à l'utilisation des mesures de contrôle auprès des personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) et manifestant des comportements agressifs. Pour ce faire, des questionnaires ont été envoyés dans les centres de réadaptation en déficience intellectuelle et trouble envahissant du développement (CRDITED) au Québec. Des données concernant 81 adultes présentant une DI et manifestant des comportements agressifs ont été obtenues. Les résultats révèlent que 63 % des participants ont vécu une mesure de contrôle dans les trois derniers mois. Plus précisément, 44,4 % ont subi une mesure d'isolement, 42 % une contention physique et 27,2 % une contention mécanique. De plus, le mode de communication, la prise d'anxiolytiques, la sévérité des comportements agressifs, la présence d'une analyse fonctionnelle au dossier ainsi que le fait d'avoir un intervenant ayant moins d'années d'expérience auprès de la clientèle se sont avérés des prédicteurs de l'utilisation d'une mesure de contrôle auprès des participants. Le second volet de cette thèse visait à documenter les perceptions des personnes présentant une DI et des intervenants envers l'utilisation des mesures de contrôle. Pour ce faire des entrevues ont été effectuées auprès de huit personnes présentant une DI et huit intervenants ayant participé au premier volet de cette thèse et ayant reçu ou appliqué une mesure de contrôle dans le dernier mois. Les entrevues portaient sur leur compréhension des mesures de contrôle, l'impact sur la relation, les émotions ressenties lors des interventions ainsi que les interventions alternatives possibles. Les résultats révèlent que les participants présentant une DI ainsi que les intervenants vivent beaucoup d'émotions négatives en lien avec les mesures de contrôle. Néanmoins, la majorité des participants semblent comprendre le but des mesures de contrôle et ont été en mesure d'identifier des interventions alternatives. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : déficience intellectuelle, comportements agressifs, mesures de contrôle, contention, isolement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".