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Record W7133311070 · doi:10.7202/1123622ar

L’ <i>Integrated Psychological Treatment</i> en milieu carcéral et en psychiatrie légale : plus d’une décennie d’implantation et d’adaptation

2025· article· en· W7133311070 on OpenAlexaffvenueabout
Mathieu Dumont, René Bélanger, Catherine Briand

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicSchizophrenia research and treatment
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsMedical screeningPrimary health careOccupational training

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction L’implantation d’interventions psychosociales fondées sur la preuve représente un défi pour la plupart des organisations qui offrent des soins en santé mentale. Pour les milieux carcéraux et de psychiatrie légale, des enjeux spécifiques compliquent les efforts d’implantation. Afin d’assurer la viabilité des pratiques fondées sur la preuve, il est important que celles-ci concordent avec la réalité du milieu. Une phase d’adaptation est souvent nécessaire suite à l’implantation initiale. Or, ce processus demeure peu documenté. Ce projet s’intéresse à l’implantation en milieu sécurisé d’une approche cognitivo-comportementale de groupe pour les personnes atteintes de schizophrénie, l’ Integrated Psychological Treatment ( IPT). L’objectif est de documenter le processus d’adaptation et de modification de l’IPT qui est survenu dans les milieux correctionnels et de psychiatrie légale depuis les années 2010. Méthode Une étude de cas multiples a été réalisée auprès de milieux correctionnels et de psychiatrie légale qui offrent l’IPT. Trois cas provenant de 2 provinces canadiennes ont été identifiés : 1 hôpital à sécurité maximale spécialisé en psychiatrie légale, 1 centre régional de soins offrant des services de psychiatrie légale et 1 établissement de détention fédéral. Les professionnels de la santé qui animent l’IPT ont été interviewés dans chaque cas. Les entrevues ont été enregistrées et elles ont fait l’objet d’une analyse par questionnement analytique. Les données ont été analysées à l’aide du Framework for Reporting Adaptations and Modification-Enhanced (FRAME). Résultats Des adaptations à l’approche IPT ont été relevées dans l’ensemble des cas à l’étude. Ces adaptations concernaient 3 principaux aspects : le contenu de l’approche, les modalités de mise en oeuvre de l’approche et la formation des intervenants. Les principales adaptations au contenu de l’approche comprenaient l’ajout d’exercices portant sur la cognition, l’intégration de la réalité virtuelle comme modalité d’intervention, le retrait de certains modules et l’abandon des sorties d’intégration. Au niveau des modalités de mise en oeuvre de l’approche, on retrouvait notamment la réduction de la durée des séances, l’augmentation du nombre de séances hebdomadaires et l’instauration de groupes semi-ouverts. Quant à la formation des intervenants, 1 cas a choisi de développer son propre manuel d’intervention suite aux adaptations apportées à l’IPT. Conclusion Ce projet montre que l’implantation de l’approche IPT dans les milieux carcéraux et de psychiatrie peut être pérenne. Néanmoins, plusieurs adaptations sont apportées pour tendre vers une adéquation entre les exigences de l’approche et la réalité des milieux sécurisés. Certaines de ces adaptations demeurent fidèles à l’approche. Elles méritent d’être considérées par les milieux carcéraux et de psychiatrie légale qui planifient implanter l’approche ou qui l’utilisent déjà auprès de leur clientèle.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.151
Threshold uncertainty score0.301

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0020.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.326 · 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 designObservational
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
Published2025
Admission routes3
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