Réflexion sur l’utilisation de l’Outil d’évaluation Multiclientèle (OÉMC) pouridentifier les besoins de participation sociale des aînés ayant des incapacités
Bibliographic record
Abstract
Le maintien à domicile et la participation sociale des aînés ayant des incapacités sollicitent une concertation appropriée de diverses ressources de la communauté, dont celles du soutien à domicile (SAD) des Centres de santé et de services sociaux (CSSS). Malgré leur importance, les interventions actuellement offertes par les CSSS aux aînés ayant des incapacités sont limitées et portent principalement sur la sécurité et l’indépendance lors de l’hygiène, de l’habillage, des transferts et de l’alimentation, au détriment des activités sociales et de loisir. Cette offre limitée pourrait en partie être expliquée par une évaluation qui ne permet pas de bien couvrir toutes les dimensions des besoins des aînés et d’en cerner adéquatement la complexité. Cet article présente une réflexion sur l’utilisation de l’Évaluation de l’autonomie de l’Outil d’évaluation Multiclientèle (OÉMC), incluant le Système de mesure de l’autonomie fonctionnelle (SMAF), pour identifier les besoins de participation sociale des aînés ayant des incapacités. Cette réflexion est appuyée par une comparaison entre l’OÉMC, la Mesure des habitudes de vie (MHAVIE 4.0) et la Mesure canadienne du rendement occupationnel (MCRO; 5e édition). Les résultats de cette comparaison démontrent que l’OÉMC ne permet pas d’identifier de façon exhaustive les besoins de participation sociale des aînés ayant des incapacités. Spécifiquement, les activités les moins couvertes sont en lien avec la santé et le bien-être, dont notamment la pratique régulière d’activité physique, ainsi que les activités sociales, de relaxation et de détente, de stimulation cognitive et de loisir. L’OÉMC présente quelques ambigüités et chevauchements, ainsi que des éléments qui ne font pas partie des dimensions de la participation sociale. L’approche et le langage utilisés dans l’OÉMC pourraient impliquer davantage l’aîné et être orientés vers ses capacités et les interventions de prévention. En bref, en révisant l’OÉMC ou en le complétant à l’aide d’un autre outil tel que la MHAVIE ou la MCRO, les interventions pourraient contribuer davantage à améliorer et à maintenir la participation sociale et la santé des aînés ayant des incapacités.
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 | 0.379 | 0.503 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".