Systèmes sous tension – Une étude qualitative descriptive sur la résilience du réseau de la santé au Québec face aux vagues de chaleur et leurs enjeux pour la santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Contexte et objectifs Les vagues de chaleur, qui deviennent de plus en plus fréquentes et intenses, amènent des conséquences pour la santé mentale, en provoquant notamment de la détresse, de l’irritabilité ou des comportements violents envers soi-même ou les autres. À leur tour, ces conséquences sont associées à une augmentation des consultations pour des problèmes de santé mentale à des moments où les ressources disponibles sont limitées, comme pendant l’été. Cette situation soulève des questions sur la capacité du système de santé québécois à répondre à une augmentation significative des besoins en santé mentale associés aux changements climatiques. Cette étude visait à documenter les actions déjà en place dans le réseau de santé et de services sociaux pour réduire ou prévenir les impacts des vagues de chaleur sur la santé mentale et à proposer des mesures pour rendre le système plus résilient à l’augmentation de ces besoins en contexte de changements climatiques. Méthode Cette recherche qualitative descriptive a été réalisée auprès de 38 personnes intervenant auprès d’individus présentant des troubles mentaux et vivant dans la collectivité ou des personnes aînées recevant des soins à domicile et de 4 personnes patientes partenaires. Toutes les personnes participantes ont pris part à une entrevue individuelle semi-structurée entre novembre 2021 et février 2022. Ces échanges ont eu lieu dans 2 territoires d’un centre intégré de santé et de services sociaux du Québec particulièrement touchés, exposés aux vagues et îlots de chaleur. Résultats Les personnes participantes ont démontré une bonne compréhension des changements climatiques et observent déjà des effets des vagues de chaleur sur la santé mentale pour elles ou leur clientèle. Les actions actuelles visent principalement à réduire l’exposition à la chaleur pour réduire, diminuer les inconforts physiques et, indirectement, ses impacts sur leur santé mentale et celles de leur clientèle. L’accès à des espaces climatisés, l’aération des lieux de vie ou de travail ou le fait de s’hydrater régulièrement figurent parmi les actions documentées. Peu de moyens sont toutefois en place pour gérer une potentielle hausse des consultations en santé mentale en contexte de vagues de chaleur. Selon elles, des moyens pour favoriser la collaboration intersectorielle entre les personnes aînées ou celles avec des troubles mentaux, les services de santé et services sociaux et les ressources de la communauté permettraient de mieux répondre à la demande croissante en santé mentale en période estivale. L’accès à la formation sur les changements climatiques pour tous devrait aussi être accru et permettre de mieux saisir l’aspect systémique de leurs impacts et des solutions à déployer. Conclusion Les organisations de santé doivent se mobiliser et développer, avec leurs partenaires, des actions transformatrices pour prévenir les impacts des vagues de chaleur sur la santé mentale et répondre aux besoins qu’elles induisent.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".