The Impact of Governance and Remuneration Reform on Primary Mental Health Care: A Comparative Analysis of Three Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The quality of general practitioner-delivered primary mental health care (PMHC) is a concern for Canadian policy-makers. To improve quality, policy reforms must target the length of consultations, interdisciplinary collaboration, and system coordination. PMHC governance and physician remuneration are structural barriers that impede quality improvement efforts. Purpose: The purpose of the research is to determine which PMHC governance and mode of physician remuneration policy reforms can most effectively facilitate greater system coordination, interdisciplinary coordination, and longer, more involved consultations in Canadian PMHC. Methods: A comparative case study of three Canadian provinces, specifically British Columbia, Manitoba, and Saskatchewan, was completed. These cases represent the range of Canadian PMHC policy reforms. To evaluate progress and performance, reforms were ranked on a PMHC best practices ordinal scale. New Zealand and Australia were selected for comparison with the Canadian cases. Ultimately, the integration of international cases in the comparative case study supplied policy lessons on revolutionary and evolutionary PMHC. Results: In Canada, governance and remuneration PMHC reforms are incremental. In fact, British Columbia and Manitoba physician remuneration policy reforms demonstrate some progress towards improving physician-delivered PMHC remuneration structures. While governance was not a component of the PMHC reforms implemented by British Columbia, Manitoba, and Saskatchewan, PMHC reforms in Australia and New Zealand demonstrated evolutionary and revolutionary options to reform governance and physician remuneration to improve PMHC quality. Conclusion: PMHC quality improvement requires governments to address the structural barriers imposed by governance and physician remuneration. The legacies of these barriers influence the capacity of health systems to support high quality, innovative, and more collaborative primary mental health care. Key Words: primary mental health care, physician remuneration, governance.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».