La priorisation des demandes en ergothérapie dans les programmes de soutien à domicile
Bibliographic record
Abstract
Les demandes de service en ergothérapie à domicile au Québec sont priorisées en fonction du niveau d’urgence, mais cette pratique n’est pas standardisée et son impact sur l’accès aux services est incertain. Cette thèse, constituée de deux études interreliées, porte sur les processus de priorisation des demandes en ergothérapie dans les programmes de soutien à domicile. La première étude a pour but de décrire en détail les processus utilisés pour prioriser les demandes et d’investiguer l’association entre ces processus et la longueur des listes d’attente. Pour ce faire, un sondage a été réalisé auprès de la personne qui gère la liste d’attente en ergothérapie dans 55 programmes de soutien à domicile. Malgré une grande variabilité dans les processus de priorisation, la tendance générale indique que les problèmes affectant la sécurité et les activités à l’intérieur du domicile sont fortement priorisés alors que les problèmes affectant la qualité de vie et les activités à l’extérieur du domicile sont peu prioritaires. L’écart entre les temps d’attente en fonction des niveaux de priorité est important, avec un temps d’attente médian de 2 jours pour les demandes urgentes et de 18 mois pour les demandes non prioritaires. Les programmes qui utilisent des balises de temps d’attente maximal ont des listes d’attente significativement plus courtes que les programmes qui n’utilisent aucun mécanisme pour allouer des services aux clients non prioritaires. La deuxième étude vise à comparer les opinions des ergothérapeutes à domicile, des personnes âgées et des personnes ayant une déficience physique sur l’importance relative des principaux critères utilisés pour prioriser les demandes. Un sondage composé de mises en situation par choix de scénarios prioritaires démontre une différence significative entre les priorités des trois groupes de répondants. Les ergothérapeutes (n=241) priorisent fortement les personnes qui ont chuté alors que les personnes âgées (n=226) et celles ayant une déficience physique (n=247) priorisent principalement les personnes qui ne peuvent sortir de leur domicile. Des entrevues qualitatives avec un sous-groupe de 30 participants révèlent que les ergothérapeutes priorisent les problèmes relatifs à la sécurité en raison de contraintes institutionnelles liées au manque de ressources, mais qu’ils expriment d’importantes tensions éthiques à cet égard. Les personnes âgées et celles ayant une déficience physique priorisent en fonction d’autres enjeux comme l’autonomie, la dignité, l’inclusion, la participation et la liberté. Elles réclament donc des critères de priorisation qui reflètent une vision plus globale de la santé et des services de santé. Les résultats de la thèse soulignent la nécessité d’améliorer les processus de priorisation des demandes en ergothérapie à domicile et suggèrent certaines pistes pour y parvenir. Notamment, il serait souhaitable de porter une attention particulière au traitement des demandes non prioritaires, de consulter la clientèle cible des services sur les critères de priorisation et d’adopter une vision élargie des interventions, au-delà de la sécurité à domicile. La prise de conscience des enjeux et défis sous-jacents à la priorisation pour les ergothérapeutes et leur clientèle cible permet ainsi de viser un accès plus juste aux services d’ergothérapie à domicile.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".