GP group profiles and involvement in mental health care
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Mental health is one of the leading causes of morbidity worldwide. Its impact in terms of cost and loss of productivity is considerable. Improving the efficiency of mental health care system has thus been a high priority for decision makers. In the context of current reforms that privilege the reinforcement of primary mental health care and integration of services, this article brings new lights on the role of general practitioners (GPs) in managing mental health, and shared-care initiatives developed to deal with more complex cases. The study presents a typology of GPs providing mental health care, by identifying clusters of GP profiles associated with the management of patients with common or serious mental disorders (CMD or SMD). METHODS: GPs in Quebec (n = 398) were surveyed on their practice, and socio-demographic data were collected. RESULTS: Cluster analysis generated five GP profiles, including three that were closely tied to mental health care (labelled, respectively: group practice GPs, traditional pro-active GPs and collaborative-minded GPs), and two not very implicated in mental health (named: diversified and low-implicated GPs, and money-making GPs). CONCLUSION: The study confirmed the central role played by GPs in the treatment of patients with CMD and their relative lack of involvement in the care of patients with SMD. Study results support current efforts to strengthen collaboration among primary care providers and mental health specialists, reinforce GP training, and favour multi-modal clinical and collaborative strategies in mental health care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».