Contentions mécaniques en psychiatrie : étude phénoménologique de l’expérience vécue du personnel infirmier
Bibliographic record
Abstract
L’usage des contentions mécaniques dans les milieux psychiatriques fait aujourd’hui l’objet de nombreuses controverses éthiques. Toutefois, on note l’absence des voix des patients et du personnel infirmier en regard de cette intervention controversée. L’objectif de cette étude qualitative était d’examiner l’expérience vécue du personnel infirmier exerçant en psychiatrie faisant usage de la contention mécanique. Vingt-et-un(e) infirmier(e)s travaillant sur les unités de psychiatrie et d’urgence psychiatrique d’un centre hospitalier universitaire canadien ont participé à des entrevues semi-dirigées, qui ont ensuite été transcrites, codées et analysées selon la méthode d’analyse interprétative phénoménologique (AIP). Trois thèmes principaux ont été identifiés : 1) contexte de pratique ; 2) processus de contentions ; et 3) recourir à la contention mécanique. Les résultats de cette recherche phénoménologique mettent en lumière les défis organisationnels et émotionnels auxquels est confronté le personnel infirmier exerçant en psychiatrie. Les perspectives de Foucault et Goffman ont été les sources théoriques primaires qui ont guidé le processus d’analyse critique mené lors de cette recherche qualitative.
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 | 0.015 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".