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Other titre : Where and how occupational therapists should assess older adults upon hospital discharge?

dc.contributor.advisorProvencher, Véronique
dc.contributor.advisorViscogliosi, Chantal
dc.contributor.authorGrenier, Arianefr
dc.date.accessioned2020-09-17T15:19:22Z
dc.date.available2020-09-17T15:19:22Z
dc.date.created2020fr
dc.date.issued2020-09-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/17517
dc.description.abstractINTRODUCTION. Le Performance Assessment of Self-Care Skills (PASS) est un outil d’évaluation standardisé fondé sur l’observation de la performance qui permet de vérifier la capacité de la personne à accomplir ses activités quotidiennes. Les ergothérapeutes en soins aigus gagneraient à s’appuyer sur ce type d’outil pour anticiper les risques d’événements indésirables (réadmissions, blessures) après le congé de l’hôpital de leurs clients âgés. Or, la capacité du PASS à prédire ces événements est peu connue. OBJECTIFS. Cette étude pilote à devis prospectif poursuivait trois objectifs : (1) explorer la capacité du PASS à prédire les événements indésirables chez les aînés durant les six mois post congé; (2) comparer la validité prédictive du PASS à celle d’un outil d’évaluation interdisciplinaire (le Système de mesure de l’autonomie fonctionnelle (SMAF)) et du jugement clinique des ergothérapeutes; (3) comparer deux milieux d’évaluation (clinique versus domicile) afin de déterminer lequel est le plus adéquat pour la prédiction des événements indésirables. MÉTHODOLOGIE. 22 aînés hospitalisés ont été recrutés. Le PASS, le SMAF et le jugement clinique ont été administrés à l’hôpital, puis une semaine après le congé, à domicile. La survenue d’événements indésirables a été documentée durant six mois post congé par questionnaires téléphoniques et consultation des dossiers médicaux. Des analyses de sensibilité et spécificité (aires sous la courbe ROC et tests exacts de Fisher) ont été effectués. RÉSULTATS. Les résultats suggèrent que le niveau d’indépendance pour certaines activités de la vie domestique à composante cognitive (AVD-C), telles qu’utiliser le téléphone (clinique : AUC = 0,761, p = 0,042) et gérer sa médication (domicile : AUC = 0,778, p = 0,030), permet de prédire les réadmissions. Le niveau d’efficacité pour la réalisation d’AVD-C à domicile tendrait plutôt à prédire la survenue de blessures (AUC = 0,744, p = 0,053). Le SMAF-Social (domicile : AUC = 0,786, p = 0,025) et le jugement clinique des ergothérapeutes (sensibilité : 56%; spécificité : 100%, p = 0,005) constitueraient aussi de bons indicateurs pour discriminer les personnes à risque de réadmission. CONCLUSION. Les outils standardisés (ex. PASS) semblent complémentaires au jugement clinique pour la prédiction d’événements indésirables chez les aînés. Plus spécifiquement, l’évaluation de l’indépendance et de l’efficacité dans des activités impliquant principalement des exigences cognitives (AVD-C) pourraient constituer une façon prometteuse de les prédire. Lorsque possible, les aînés devraient être évalués à domicile à la suite du congé et ce, afin de mieux prévenir la survenue d’événements indésirables auxquels ils sont exposés et d’offrir des recommandations en adéquation avec leurs besoins.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Ariane Grenierfr
dc.rightsAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/*
dc.subjectActivités quotidiennesfr
dc.subjectErgothérapiefr
dc.subjectOutils d'évaluationfr
dc.subjectPersonnes âgées hospitaliséesfr
dc.subjectPlanification du congéfr
dc.subjectRetour à domicilefr
dc.subjectValidité prédictivefr
dc.titleOù et comment devraient évaluer les ergothérapeutes lors de la planification du congé de l’hôpital des personnes âgées?fr
dc.title.alternativeWhere and how occupational therapists should assess older adults upon hospital discharge?fr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineGérontologiefr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM.A.fr


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