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Record W3040339478 · doi:10.71781/983

Développement et application d’un modèle conceptuel de l’implantation de programmes de promotion de la santé offerts par des pairs

2018· dissertation· fr· W3040339478 on OpenAlexfundaboutno aff
Agathe Lorthios-Guilledroit

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’éducation par les pairs est de plus en plus utilisée en promotion de la santé. Elle consiste à faire appel à des personnes pour offrir des interventions de prévention et de promotion de la santé (PPS) à leurs pairs. Une formation est généralement offerte aux pairs avant qu’ils débutent leur implication en PPS. Peu d’études ont examiné l’implantation de programmes de promotion de la santé (PPS) offerts par des pairs, ses déterminants et leurs mécanismes d’action. Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une étude quasi-expérimentale visant à évaluer les effets du programme Vivre en Équilibre (VEE), un PPS offert par des pairs ciblant la peur de tomber et ses conséquences sur la participation sociale des aînés. La thèse vise à développer et appliquer un modèle conceptuel des facteurs influençant l’implantation de programmes offerts par des pairs. Les objectifs spécifiques sont: 1) de développer un modèle conceptuel de l’implantation des PPS offerts par des pairs; 2) de documenter l’implantation de VEE; et 3) d’identifier les facteurs associés à son implantation. À la suite d’une recension des écrits, un modèle conceptuel de l’implantation des PPS offerts par des pairs a été élaboré en se basant sur des travaux conceptuels existants et en adoptant une conceptualisation des PPS en tant que systèmes complexes. Ce modèle postule que des facteurs liés aux individus, au programme et au contexte influencent l’implantation et suggère trois mécanismes (interactions, auto-organisation, processus d’adaptation) par lesquels ces facteurs agissent. Une étude de cas multiples a permis d’analyser l’implantation de VEE dans six résidences pour aînés du Québec. La population rejointe, la fidélité d’implantation, les adaptations, la réponse au programme et les facteurs associés à l’implantation du programme ont été documentés à l’aide de grilles d’observation, de journaux de bord, de fiches de présences, de questionnaires téléphoniques et d’entrevues réalisées auprès des pairs, des répondants de résidences et d’un sous-groupe de participants au programme. Une analyse intra- et inter-cas a permis d’identifier les facteurs associés à l’implantation et de les comparer au modèle élaboré. Au total, 71 aînés ont participé au programme. Les participants recrutés correspondaient majoritairement à la population ciblée par le programme. Les pairs ont offert toutes les activités du programme, mais ont rapporté avoir fait certaines adaptations. Le taux de participation (91%) et le niveau de satisfaction des participants, des pairs et des répondants des résidences étaient élevés. L’analyse révèle que des facteurs liés aux individus (ex. : attitudes des participants, expérience des pairs), au programme (ex. : qualité du contenu et du matériel, formation des pairs) et au contexte (ex. : climat d’implantation) ont influencé l’implantation du programme par le biais des mécanismes identifiés dans le modèle conceptuel. La thèse montre que VEE peut être implanté avec succès par des pairs aînés dans des résidences. Les résultats soutiennent aussi le modèle conceptuel élaboré dans le cadre de cette thèse. Ils apportent un éclairage sur les facteurs associés à l’implantation de VEE et guideront les chercheurs et les intervenants intéressés par l’implantation de PPS offerts par des pairs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.001

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.

Opus teacher head0.139
GPT teacher head0.525
Teacher spread0.386 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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