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Record W7048533723

Les facteurs qui facilitent et entravent l’intervention auprès des personnes en phase palliative de cancer et qui sont atteintes d’un trouble mental grave : le point de vue des intervenants

2020· other· fr· W7048533723 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Electrical Measurement Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPalliative carePsychological interventionIndemnityPhase (matter)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire explore les différents éléments pouvant faciliter ou nuire aux interventions menées auprès de personnes qui sont à la fois en phase palliative de cancer et atteintes d’un trouble mental grave (CP+TMG). L’intervention auprès de ce type de clientèle est un processus unique mais certains facteurs individuels, environnementaux et liés à l’intervention peuvent jouer de façon positive ou négative sur cette intervention. Les études qui visent à explorer les facteurs qui facilitent et entravent l’intervention des professionnels chez une clientèle ayant un CP+TMG sont peu nombreuses et nous n’en avons pas identifiées au Québec. Cette étude vise plus spécifiquement l’atteinte de deux objectifs : a) identifier les représentations que les professionnels de la santé se font des facteurs individuels, contextuels, sociaux, environnementaux, organisationnels et ceux liés à l’intervention qui facilitent les interventions auprès des personnes ayant un CP+TMG et b) identifier les représentations que les professionnels de la santé se font des facteurs individuels, contextuels, sociaux, environnementaux, organisationnels et ceux liés à l’intervention qui font obstacles aux interventions auprès des personnes ayant un CP+TMG. Afin de répondre à ces objectifs, neuf professionnels oeuvrant dans les secteurs des « soins palliatifs » ou de la « santé mentale » de quatre CLSC ont été recrutés. Ces derniers ont volontairement accepté de participer à une entrevue semi-dirigée d’une durée moyenne de 60 minutes. Les données amassées ont été retranscrites, puis codifiées et analysées à partir du modèle bioécologique (Bronfenbrenner et Morris, 2006). Les résultats de l’étude permettent donc d’identifier les facteurs ontosystémiques, microsystémiques, mésosystémiques, exosystémiques, macrosystémiques et chronosystémiques ayant une influence sur l’intervention auprès de la population ciblée. Parmi les facteurs ayant pour effet de faciliter l’intervention notons notamment : l’implication de l’entourage, la connaissance des politiques, l’expérience et les compétences des chaque intervenant ainsi que la collaboration interprofessionnelle. Du point de vue des facteurs défavorables, la présence de préjugés envers les personnes ayant des CP+TMG, l’organisation des services par problèmes, le manque de formation des intervenants ont été évoqués par les intervenants. Plus que le cancer, le trouble mental, par ses différentes manifestations ou encore la présence de troubles de la personnalité viennent également teinter les interventions. L’identification de ces facteurs, plus particulièrement des difficultés rencontrées lors des interventions menées auprès de ces personnes ayant des troubles concomitants nous permet d’identifier certaines recommandations. Notamment, il apparait important, en raison de la complexité de ces situations de mieux former les intervenants; de même que de favoriser des modalités de collaboration interdisciplinaire, voire intersectorielle.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.677
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.000

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 head0.023
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.229 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2020
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