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Record W4382708696 · doi:10.7202/1098904ar

La formation Projet TANGO : soutenir l’intervention auprès de la clientèle ayant un trouble de personnalité limite en protection de la jeunesse et en CLSC

2023· article· fr· W4382708696 on OpenAlexaffvenue
Lyne Desrosiers, Lise Laporte

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPersonality Disorders and Psychopathology
Canadian institutionsMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs Le mode relationnel et les difficultés d’engagement des personnes présentant un trouble de personnalité limite (TPL) peuvent susciter diverses émotions chez le clinicien. L’activation émotionnelle et la fatigue de compassion sont ainsi courantes et peuvent conduire à des interventions contre-productives. Le travail auprès de cette clientèle requiert de pouvoir réguler des émotions négatives et inhiber les comportements qui y sont associés. Or, les processus de ce travail émotionnel sont rarement explicités et encore moins enseignés. La formation Projet TANGO a été élaborée pour aider les cliniciens à modifier leurs réactions émotionnelles et comportementales. Des stratégies de la thérapie dialectique comportementale leur sont enseignées afin qu’ils les utilisent eux-mêmes pour se réguler dans le contexte d’intervention émotionnellement exigeante. Cette étude vise à évaluer les effets de cette formation sur les habiletés et la disposition à intervenir. Méthode La formation Projet TANGO a été évaluée à partir d’un devis mixte auprès de 184 intervenants travaillant auprès d’adolescent et d’adultes en protection de la jeunesse (PJ) et en CLSC. Des mesures de régulation des émotions, des attitudes envers les personnes ayant un TPL, de la qualité de vie professionnelle et de l’estime de soi en tant que travailleur auprès de cette clientèle ont été effectuées avant, après et 3 mois après la formation. Des groupes de discussion pré et postformation ont permis de documenter les défis de la prise en charge de cette clientèle et d’apprécier les effets plus difficilement quantifiables. Résultats L’ensemble des mesures prétests montrent des scores plus favorables chez les intervenants PJ comparativement aux cliniciens en CLSC. Les analyses qualitatives suggèrent qu’ils utilisent des stratégies de régulation émotionnelle, telles masquer l’émotion véritable et simuler une autre émotion, lesquelles ont été associées à l’épuisement professionnel. Les cliniciens en CLSC reconnaissaient plus aisément les défis émotionnels auprès de cette clientèle. Chez les intervenants PJ, les effets de Projet TANGO sont significatifs pour les variables associées à la disposition à intervenir suggérant des Perceptions et des Attitudes plus positives envers la clientèle (p = 0,011, ηp2 = 0,160 et p = 0,036, ηp2 = 0,120), plus de Satisfaction par la compassion et une diminution de l’Usure de compassion (p = 0,001, ηp2 = 0,222 et p = 0,002, ηp2 = 0,212) 3 mois après la formation. Les cliniciens en CLSC ont obtenu des bénéfices sur leurs Perceptions (p < 0,001, ηp2 = ,168), leurs Attitudes envers le TPL (p < 0,001, ηp2 = 0,185) et leur Satisfaction par la compassion (p = 0,042, ηp2 = 0,065) dès la fin de la formation. Conclusion Cette étude met en évidence que les 2 groupes profitent différemment de la formation. Les résultats suggèrent qu’elle a permis une lecture plus juste des défis de l’intervention chez les intervenants en PJ. En contrepartie, ces dispositions étant préalablement plus présentes chez les cliniciens en CLSC avant la formation, ils semblent avoir bénéficié de la formation pour augmenter leurs habiletés à intervenir.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

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 head0.023
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.316 · 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 designNot applicable
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

Citations3
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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