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Record W3164929820 · doi:10.7202/1077074ar

L’utilisation de la contention, de l’isolement et du retrait en centre de réadaptation : identification et prédiction des profils des jeunes

2021· article· fr· W3164929820 on OpenAlexaffvenue
Alexandra Matte-Landry, Delphine Collin‐Vézina

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsMcGill UniversityCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les enfants et les adolescents hébergés en centre de réadaptation (CR) ou en foyer de groupe (FG) constituent une population vulnérable chez qui l’utilisation de mesures restrictives, telles que la contention, l’isolement ou le retrait est préoccupante. L’objectif général de la présente étude est de mieux comprendre l’utilisation de ces mesures afin d’améliorer les pratiques cliniques auprès des jeunes en CR et en FG. Méthode : Des données clinico-administratives ont été extraites sur l’utilisation de mesures restrictives auprès de 324 jeunes (29 unités, 10 centres/régions). Une analyse de profil latent a été utilisée afin d’identifier des sous-groupes de jeunes quant aux mesures restrictives. Afin de déterminer quelles caractéristiques individuelles (âge, sexe, appartenance ethnique, motif de prise en charge) et environnementales (durée du séjour, type d’unité, spécialisation de l’unité, mandat légal de l’unité [LPJ vs. LSJPA]) prédisaient l’appartenance aux profils, des régressions logistiques ont été utilisées. Résultats : Près de la moitié des jeunes (48,1%) n’ont expérimenté aucune mesure restrictive pendant la période de six mois étudiée. Parmi les jeunes qui en ont vécu au moins une, deux profils latents ont été trouvés. Plusieurs caractéristiques individuelles, mais surtout environnementales, prédisent d’une part, le fait d’expérimenter ou non une mesure, et, d’autre part, l’appartenance à l’un des deux profils chez les jeunes qui ont expérimenté au moins une mesure. Conclusion : La présente étude a permis d’identifier des facteurs de risque individuels, mais surtout environnementaux, associés au fait de vivre des mesures restrictives.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.333
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.062
GPT teacher head0.424
Teacher spread0.362 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

Citations2
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

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