Point de vue des usagers sur une procédure d’évaluation clinique basée sur l’Indice de gravité d’une toxicomanie (IGT)
Bibliographic record
Abstract
L’Indice de gravité d’une toxicomanie (IGT) est l’un des instruments les plus utilisés pour l’évaluation et l’orientation des personnes toxicomanes. Puisque l’évaluation constitue le premier contact entre la personne en demande d’aide et le milieu clinique, elle s’avère déterminante quant à l’implication du client dans le traitement. La présente étude s’intéresse spécifiquement à la perspective des usagers au sujet de leur évaluation menée avec l’IGT. Au total, 306 participants ont rempli un questionnaire à la suite de leur rencontre d’évaluation. Neuf d’entre eux ont été invités à se joindre à un groupe de discussion. Les résultats indiquent que 80 % des clients se disent très satisfaits de leur contact avec l’évaluateur. Un peu plus de 74 % des répondants ont indiqué que l’entrevue IGT leur a permis d’avoir une meilleure compréhension de leurs difficultés. Les questions qu’il comporte sont jugées claires et pertinentes. Des usagers soulignent qu’il leur a été difficile de se remémorer quelques faits en relation avec leur dépendance à l’alcool ou aux drogues. Les femmes, les personnes plus âgées et celles orientées vers des services de santé mentale rapportent avoir eu plus de difficultés à compléter certaines parties de l’IGT. En dépit de la lourdeur de l’outil et du caractère intrusif de certaines questions, l’IGT semble être bien accueilli par les usagers parce qu’il est administré dans une ambiance conviviale par des évaluateurs qui font preuve d’empathie. Ce contexte serait propice au développement d’un lien thérapeutique entre le client et l’intervenant.
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 | 0.098 | 0.209 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".