Developing an Evaluation Framework for Consumer-Centred Collaborative Care of Depression Using Input from Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a framework for research and evaluation of collaborative mental health care for depression, which includes attributes or domains of care that are important to consumers. METHODS: A literature review on collaborative mental health care for depression was completed and used to guide discussion at an interactive workshop with pan-Canadian participants comprising people treated for depression with collaborative mental health care, as well as their family members; primary care and mental health practitioners; decision makers; and researchers. Thematic analysis of qualitative data from the workshop identified key attributes of collaborative care that are important to consumers and family members, as well as factors that may contribute to improved consumer experiences. RESULTS: The workshop identified an overarching theme of partnership between consumers and practitioners involved in collaborative care. Eight attributes of collaborative care were considered to be essential or very important to consumers and family members: respectfulness; involvement of consumers in treatment decisions; accessibility; provision of information; coordination; whole-person care; responsiveness to changing needs; and comprehensiveness. Three inter-related groups of factors may affect the consumer experience of collaborative care, namely, organizational aspects of care; consumer characteristics and personal resources; and community resources. CONCLUSION: A preliminary evaluation framework was developed and is presented here to guide further evaluation and research on consumer-centred collaborative mental health care for depression.
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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 | 0,291 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».