Case management : quelles compétences professionnelles pour un accompagnement global et un suivi coordonné en santé mentale ?
Bibliographic record
Abstract
Le case management est un processus qui évalue l’interaction des individus avec l’environnement. Il permet d’établir un plan global d’intervention suffisamment souple pour être réactif et intégré. Le case management vise à aider les sujets vulnérables à maintenir et améliorer leurs compétences dans leur environnement habituel. Ce processus de soins et de services est multidimensionnel, dynamique et longitudinal. Le Québec, les États-Unis et la Grande Bretagne développent des modèles de case management. Dans le contexte français, il existe des formes proches du case management dans les pratiques de secteurs qu’ils s’agissent des pratiques infirmières ou des travailleurs sociaux. On parle alors de la référence soignante ou éducative, des fonctions de coordonnateur des soins ou de parcours/projet. Cet article a pour objectif de présenter les formes et présupposés théoriques du case management , d’en discuter les conditions de mise en œuvre, les limites et l’adaptation possible de cette approche en France. Enfin, un lien sera fait entre le case management et l’intégration des soins et des services en réseau.
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 | 0.020 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.020 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".