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Record W2007213389 · doi:10.3917/rsi.117.0021

Analyse des obstacles à l'intervention infirmière auprès des familles dans les unités de soins de santé mentale à la lumière du modèle de changement de Collerette

2014· article· fr· W2007213389 on OpenAlexaff
Stéphanie Daneau, Johanne Goudreau, Catherine Sarrazin

Bibliographic record

VenueRecherche en soins infirmiers · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicFamily Caregiving in Mental Illness
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Accompagner au quotidien un proche souffrant d’un problème de santé mentale est une expérience qui transforme profondément l’identité des familles. Celles-ci doivent souvent composer avec des sentiments tels que la culpabilité et l’impuissance. L’hospitalisation en psychiatrie du membre atteint n’améliore guère la situation. Or, dans ce contexte, les écrits reconnaissent massivement les bienfaits de l’inclusion des membres de la famille, autant pour la personne atteinte que pour les proches et les professionnels de la santé impliqués. Pourtant, ces familles se sentent toujours exclues des soins et non reconnues dans leur rôle, ceci ayant des conséquences importantes sur tous les acteurs. Cette recension critique des écrits a pour but d’analyser les obstacles à la pratique de l’approche familiale par l’infirmière sur les unités de soins psychiatriques, afin de proposer des recommandations visant la transformation des pratiques cliniques actuelles. Une recherche systématique des écrits a été effectuée dans les bases de données CINHAL, PsychInfo et PubMed et l’analyse des écrits a été réalisée à partir de la théorie du changement proposée par Collerette. Les résultats montrent que la confidentialité, le manque d’habiletés et d’expertise ainsi que certains problèmes organisationnels sont les principaux obstacles à la pratique quotidienne d’interventions infirmières auprès des proches.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.229
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.195
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2014
Admission routes1
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