Comorbidité santé mentale et trouble lié à l’utilisation de substance : le rôle de l’ergothérapeute
Bibliographic record
Abstract
Introduction. Vivre avec une problématique de santé mentale et un trouble lié à l’utilisation de substances (TLUS) amènent plusieurs difficultés fonctionnelles affectant la vie sociale, la vie productive, les conditions de vie ainsi que la qualité de vie. Les ergothérapeutes interviennent actuellement auprès de cette clientèle présentant de la comorbidité dans les programmes de soins intégrés ou en santé mentale. Malgré tout, il existe peu d’écrits permettant d’identifier leur rôle auprès de cette clientèle. Méthodologie. L’objectif principal est de documenter les pratiques actuelles des ergothérapeutes au Québec auprès d’une clientèle atteinte d’un trouble comorbide de santé mentale et TLUS. Un devis de recherche descriptive interprétative a été choisi. Deux groupes de discussion focalisés ont été tenus avec des ergothérapeutes de différents milieux. Les discussions avaient pour but de documenter les outils, les approches et les modèles utilisés par les participants dans leur processus d’évaluation et d’intervention, mais également leurs recommandations afin d’améliorer leur pratique auprès d’une clientèle atteinte de comorbidité. Résultats. Onze ergothérapeutes de quatre milieux cliniques différents ont participé à ce projet. Les ergothérapeutes consultés apprécient les modèles et outils spécifiques à leur profession, combinés à une approche de réduction des méfaits. De plus, leurs propos offrent une compréhension occupationnelle des TLUS en considérant la consommation comme une activité significative. Conclusion. Cette nouvelle vision permet aux ergothérapeutes qui travaillent auprès d’une clientèle présentant de la comorbidité d’intervenir de façon simultanée sur les deux problématiques mais surtout d’offrir leur expertise dans l’analyse d’activité et du fonctionnement humain.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".