La Détection Précoce de l’Assurance Invalidité : une question d’Alchimie ?
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Serval ID
serval:BIB_89683C48CB2B
Type
A Master's thesis.
Publication sub-type
Master (thesis) (master)
Collection
Publications
Institution
Title
La Détection Précoce de l’Assurance Invalidité : une question d’Alchimie ?
Director(s)
DANUSER B.
Codirector(s)
RINALDO M.
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Publication state
Accepted
Issued date
2016
Language
french
Number of pages
17
Abstract
Depuis sa 5ème révision en 2008, l’Assurance Invalidité (AI) a pour devise « La réadaptation prime sur la rente ». Cette cinquième révision se caractérise par plusieurs innovations dont la création de la détection et de l’intervention précoce.
Ce travail s’intéresse plus particulièrement à la détection précoce (DP) de l’AI. Il a pour objectif de déterminer et d’analyser le niveau de connaissance et les représentations de différents acteurs du maintien et du retour au travail sur la détection précoce de l’AI et d’identifier des facteurs clefs dans ces représentations et dans leurs expériences afin de proposer des pistes d’amélioration du dispositif.
Afin de répondre à ces objectifs, nous avons réalisé une étude qualitative basée sur huit entretiens semi-structurés d’acteurs situés dans le canton de Vaud : un médecin généraliste indépendant ; un rhumatologue hospitalier ; une assistante sociale d’une association de patients contre le cancer ; une infirmière d’une association de patients contre le diabète ; un responsable hygiène sécurité environnement d'une entreprise de taille intermédiaire ; une infirmière en santé du travail d'une entreprise de taille intermédiaire ; et deux responsables de PME. Cinq catégories d’analyse ont été mises en évidence après l’analyse préliminaire des interviews: le niveau de connaissance de la DP ; les moyens de disséminer la DP et d’en faire sa publicité ; la détection de la maladie d’un employé : qui et comment ; les collaborations dans le cadre du maintien et du retour au travail ; les limites du dispositif actuel de la DP.
L’analyse de ces interviews à partir de ces catégories a permis d’observer que la détection précoce apparaît pour ces acteurs comme un outil intéressant etcet intérêt est évoqué même lorsque le niveau de connaissance du dispositif est faible. Ce faible niveau de connaissance est par ailleurs le facteur limitant le plus important pouvant empêcher donc son utilisation. Plusieurs propositions ont été formulées par les acteurs interviewés afin d’y remédier. L’information serait mieux diffusée, comprise et retenue, si elle devait être donnée oralement par des représentants d’organismes officiels tels que l’AI. De plus, une explication précise devrait être donnée sur ce qu’il se passe directement après la demande de détection précoce afin que les personnes aient envie d’utiliser ce dispositif et soit en confiance avec cette démarche. Les interviewés recherchent des informations concrètes qui pourraient être expliquées par exemple avec l’aide de témoignages. Ces informations devraient également avoir pour but de donner une image plus positive de l’AI. Enfin, les interviewés souhaitent une amélioration de la collaboration avec l’AI et cela les intéresserait beaucoup d’avoir un lien rapproché avec un conseiller AI afin de pouvoir être aidés dans les démarches d’aide au maintien en emploi.
Ce travail s’intéresse plus particulièrement à la détection précoce (DP) de l’AI. Il a pour objectif de déterminer et d’analyser le niveau de connaissance et les représentations de différents acteurs du maintien et du retour au travail sur la détection précoce de l’AI et d’identifier des facteurs clefs dans ces représentations et dans leurs expériences afin de proposer des pistes d’amélioration du dispositif.
Afin de répondre à ces objectifs, nous avons réalisé une étude qualitative basée sur huit entretiens semi-structurés d’acteurs situés dans le canton de Vaud : un médecin généraliste indépendant ; un rhumatologue hospitalier ; une assistante sociale d’une association de patients contre le cancer ; une infirmière d’une association de patients contre le diabète ; un responsable hygiène sécurité environnement d'une entreprise de taille intermédiaire ; une infirmière en santé du travail d'une entreprise de taille intermédiaire ; et deux responsables de PME. Cinq catégories d’analyse ont été mises en évidence après l’analyse préliminaire des interviews: le niveau de connaissance de la DP ; les moyens de disséminer la DP et d’en faire sa publicité ; la détection de la maladie d’un employé : qui et comment ; les collaborations dans le cadre du maintien et du retour au travail ; les limites du dispositif actuel de la DP.
L’analyse de ces interviews à partir de ces catégories a permis d’observer que la détection précoce apparaît pour ces acteurs comme un outil intéressant etcet intérêt est évoqué même lorsque le niveau de connaissance du dispositif est faible. Ce faible niveau de connaissance est par ailleurs le facteur limitant le plus important pouvant empêcher donc son utilisation. Plusieurs propositions ont été formulées par les acteurs interviewés afin d’y remédier. L’information serait mieux diffusée, comprise et retenue, si elle devait être donnée oralement par des représentants d’organismes officiels tels que l’AI. De plus, une explication précise devrait être donnée sur ce qu’il se passe directement après la demande de détection précoce afin que les personnes aient envie d’utiliser ce dispositif et soit en confiance avec cette démarche. Les interviewés recherchent des informations concrètes qui pourraient être expliquées par exemple avec l’aide de témoignages. Ces informations devraient également avoir pour but de donner une image plus positive de l’AI. Enfin, les interviewés souhaitent une amélioration de la collaboration avec l’AI et cela les intéresserait beaucoup d’avoir un lien rapproché avec un conseiller AI afin de pouvoir être aidés dans les démarches d’aide au maintien en emploi.
Keywords
Assurance invalidité, détection précoce, hygiène santé environnement, petites à moyennes entreprises
Create date
05/09/2017 11:49
Last modification date
20/08/2019 15:48