La réalité sur le terrain
Les ressources d’aide qui offrent une ligne d’intervention téléphonique font souvent face à une réalité commune : une grande portion des appels est logée par une petite partie de la population. Dans la littérature académique, le terme « usager.ère fréquent.e » est utilisé pour se référer à ses appelant.es. Perkis et al. (2016) démontrent que dans certains centres les usager.ères fréquent.es représentent 3% de la clientèle totale, mais comptent pour 60% du volume total d’appels. On peut alors se questionner sur l’efficacité des outils disponibles sur une ligne d’intervention qui se veut ponctuelle pour cette clientèle à l’usage atypique. C’est habituellement dans ces situations qu’un plan d’intervention est rédigé afin de mieux encadrer les appels avec les usager.ères fréquent.es et qu’un soutien accru est offert à l’équipe d’intervention (Vivekananda et al., 2019).
En plus du défi du grand nombre d’appels, il y a aussi le défi clinique qui peut peser lourd sur l’équipe d’intervention elle-même. En effet, Vivekananda et al. (2019) indiquent que d’intervenir auprès de ces usagers représente un plus grand défi pour les intervenant.es et est davantage taxant. Middleton et al. (2016) ont conduit des entrevues auprès d’usager.ères fréquent.es et ont conclu qu’une approche de continuité des soins serait à privilégier dans ces situations. C’est donc dire que des ajustements au modèle d’intervention ponctuelle sont recommandés.
Comment est-ce qu’ASO peut aider ?
Cette réalité unique est un exemple où l’on peut tirer avantage de l’utilisation d’une base de données telle qu’ASO. Puisque le dossier d’usager représente la colonne vertébrale sur laquelle vient s’accrocher tout ce qui concerne chacun.e des usager.ères, ASO est l’environnement idéal pour utiliser le travail qui est déjà complété comme levier pour l’identification rapide de cette clientèle.
Le module d’usager.ères fréquent.es aide les organismes à repérer rapidement les personnes qui ont une utilisation qui serait qualifiée de fréquente selon les pratiques du centre. Le module a aussi le bien-être des intervenant.es à cœur puisqu’il permet à l’équipe de soutien d’identifier facilement les intervenant.es qui ont eu un plus grand nombre d’échanges avec ces personnes.
Le fonctionnement est simple et ne nécessite pas de changements dans l’utilisation d’ASO. On continue de créer un dossier d’usager.ère pour chaque individu qui nous contacte en prenant soin de mettre les détails qui pourraient nous permettre de l’identifier lors d’un prochain contact (nom, numéro de téléphone, etc.). Pour chaque intervention complétée, on l’indique, comme d’habitude, dans le dossier approprié. Donc, avec les informations qui sont déjà rentrées dans ASO, le module montre sur la page d’accueil des personnes qui y ont accès la liste des usager.ères fréquent.es présentement identifié.es ainsi que la liste des intervenant.es qui ont eu le plus d’interactions avec cette clientèle dans la dernière semaine. Une fois ces personnes identifiées, ASO offre une variété d’outils incluant les recommandations et les plans d’interventions pour mettre en place les recommandations de Middleton et al. (2016).
Configuration : comment optimiser l’efficacité du module
Le module vous demande simplement de rentrer trois paramètres dans sa configuration pour qu’il puisse commencer son travail automatiquement par la suite : 1. Nombre d’interventions : combien d’interventions avant que le statut d’ usager.ère fréquent.e ne soit apposé au dossier ? 2. Période des interventions : cette variable nous permet de distinguer les usager.ères fréquent.es des usager.ères qui utilisent les services ponctuellement, mais depuis longtemps. 3. Nombre de jours actifs du statut : une fois qu’une personne est identifiée, cette variable détermine pendant combien de temps elle portera ce statut avant que le compteur se remette à zéro. Voici un exemple concret. Utilisons Middleton et al. (2016) comme un exemple pour les deux premières variables : 20 appels durant une période de 30 jours. Donc, pour qu’un personne soit identifiée comme étant un.e usager.ère fréquent.e, elle doit avoir au minimum 20 interventions à son dossier sur une période de 30 jours consécutifs. C’est-à-dire qu’une personne qui appelle une fois aux 6 mois depuis 10 ans ne serait pas identifiée comme un.e usager.ère fréquent.e puisqu’elle a beau avoir 20 interventions à son actif, ces interventions ont été faites sur une base ponctuelle. Cependant, une personne qui appelle une fois par jour serait identifiée dès son 20e appel. On pourrait alors décider que le statut reste actif pour une période de 60 jours à partir de la dernière journée où elle respecte les critères. Cette troisième variable sert surtout à identifier les intervenant.es qui ont eu le plus d’échanges avec cette clientèle. D’autres configurations sont évidemment possibles puisque le tout est personnalisable. On pourrait aussi décider que les seules interventions qui doivent être incluses sont les interventions téléphoniques et ignorer les interventions en présentielle. Pour les personnes qui connaissent déjà la capacité de personnalisation d’ASO, on peut laisser travailler son imagination pour une configuration optimale représentative de la réalité de son organisme.
L’on vous laisse avec une suggestion de lecture : Mishara et al. (2023). Dans cette revue de la littérature, on peut trouver une synthèse sur plusieurs recherches académiques qui ont été complétées durant les dernières décennies. Pour les personnes qui aimeraient des suggestions sur comment catégoriser un.e usager.ère fréquent.e, on peut aussi y retrouver des idées intéressantes qui viennent de partout à travers le monde.
Bibliographie
Middleton, A., Gunn, J.M., Bassilios, B., & Pirkis, J. (2016). The experiences of frequent users of crisis helplines: A qualitative interview study. Patient education and counseling, 99 11, 1901-1906,
Pirkis, J., Middleton, A., Bassilios, B., Harris, M., Spittal, M. J., Fedszyn, I., Chondros, P., & Gunn, J. (2016). Frequent callers to telephone helplines: New evidence and a new service model. International Journal of Mental Health Systems, 10, Article 43 Pirkis, J., Middleton, A., Bassilios, B., Harris, M., Spittal, M. J., Fedszyn, I., Chondros, P., & Gunn, J. (2016).
Vivekananda, Cuppari, K., Cuppari, A., Jenkins, T., & Usatoff, A. (2019). Exploring a model of care for frequent callers to counselling helplines. Advances in Mental Health, 19(1), 17–28.
Mishara BL, Côté LP, Dargis L. Systematic Review of Research and Interventions With Frequent Callers to Suicide Prevention Helplines and Crisis Centers. Crisis. 2023 Mar;44(2):154-167. doi: 10.1027/0227-5910/a000838. Epub 2022 Jan 28. Erratum in: Crisis. 2023 Mar;44(2):168. doi: 10.1027/0227-5910/a000869. PMID: 35086356; PMCID: PMC10102973.
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