Déterminants du succès d’une démarche provinciale d’usage optimal des antipsychotiques chez les résidents en soins de longue durée selon les acteurs clés impliqués dans l’implantation
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le Québec présente le taux de prescriptions d’antipsychotiques le plus élevé chez les personnes âgées de 65 ans et plus au Canada. La démarche « Optimiser les pratiques, les usages, les soins et les services – antipsychotiques » (OPUS-AP) vise à pallier cet enjeu. Étant donné ses premiers résultats prometteurs, notre étude visait à identifier les déterminants de son succès. Elle repose sur un devis d’étude de cas regroupant une analyse documentaire et 21 entrevues auprès d’acteurs clés impliqués dans l’implantation. Les résultats mettent en lumière cinq déterminants centraux : 1) une démarche intégrée, collaborative et probante; 2) des communications et des réseaux au service de la démarche; 3) un climat d’implantation favorable aux changements; 4) un engagement et une implication des parties prenantes; et 5) une stratégie d’application des connaissances intégrée et appuyée. Des défis et recommandations pour assurer la pérennisation et la mise à l’échelle d’OPUS-AP et inspirer des démarches similaires sont identifiés.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".