Vers de nouvelles formes de prise en charge en santé mentale : Quels freins et conditions de réussite ?
Bibliographic record
Abstract
Le secteur de la santé mentale connaît un certain nombre de difficultés et dysfonctionnements (Laforcade, 2016) qui paraissent souvent liés à des facteurs entremêlés d'ordre organisationnel, institutionnel et culturel.Diverses analyses scientifiques et opérationnelles, au plan international, incitent à explorer de nouveaux modèles de prise en charge, permettant une approche plus globale et mieux coordonnée, s'appuyant notamment sur l'imbrication des soins et des services sociaux et médico-sociaux.Cet article examine, à partir d'un cadre théorique interdisciplinaire (santé publique, psychiatrie, management et organisation) et d'une étude de cas approfondie, en quoi la mise en œuvre d'un dispositif structurel et managérial innovant et s'efforçant de répondre à des besoins identifiés, peut se heurter à des obstacles tels que des formes de conservatisme sociétal et diverses manifestations de résistance au changement.Ainsi, cette recherche exploratoire met en avant d'une part la faisabilité et l'opportunité de nouveaux modèles de prise en charge du patient en santé mentale, et également les défis à surmonter et les conditions de réussite de ce type d'évolution.
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 | 0.016 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".