Les bienfaits de l'art-thérapie pour soutenir les parents qui traversent un deuil périnatal : revue de littérature
Bibliographic record
Abstract
Chaque année au Québec, environ 20 000 familles sont touchées par un décès périnatal, qu'il survienne durant la grossesse, au moment de l'accouchement ou dans les jours suivant la naissance du bébé (Réseau des Centres de ressources périnatales du Québec, 2023, p. 10). Jusque dans les années 70, les conséquences d’un tel évènement passaient complètement sous silence (Dayan et al., 2015, p. 365 ; Glatigny Dallay, 2013, p. 182-183). On reconnaît de nos jours l’impact majeur d’une perte périnatale dans la vie des familles (de Montigny et al., 2020 ; de Montigny et al., 2017) de sorte que les mesures d’accompagnement mises en place dans les milieux de soins sont de plus en plus respectueuses de leur grande vulnérabilité (Réseau des Centres de ressources périnatales du Québec, 2023 ; Zeghiche, 2020, p. 9). Un immense tabou social entoure toutefois encore ce deuil silencieux, quasi invisible (Brazeau et Zéphyr, 2022 ; Glatigny Dallay, 2013). Trop souvent plongés dans la solitude, les parents endeuillés considèrent pourtant cet évènement marquant comme une crise majeure. Un deuil périnatal est susceptible, il est vrai, d’avoir des répercussions profondes sur leurs parcours de vie (de Montigny et al., 2020). Pour minimiser le risque de traumatisme et préserver leur santé mentale, nombre d’entre eux auront besoin d’un suivi professionnel adapté à leur situation: le désespoir, le stress, l’anxiété ou la dépression qui les guettent peuvent avoir de graves conséquences, les empêchant de reprendre le cours de leur vie (Toffol et al., 2013).
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 | 0.012 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".