Collaboration between general practitioners (GPs) and mental healthcare professionals within the context of reforms in Quebec.
Notice bibliographique
Résumé
Background In the context of the high prevalence and impact of mental disorders worldwide, and less than optimal utilisation of services and adequacy of care, strengthening primary mental healthcare should be a leading priority. This article assesses the state of collaboration among general practitioners (GPs), psychiatrists and psychosocial mental healthcare professionals, factors that enable and hinder shared care, and GPs' perceptions of best practices in the management of mental disorders. A collaboration model is also developed. Methods The study employs a mixed-method approach, with emphasis on qualitative investigation. Drawing from a previous survey representative of the Quebec GP population, 60 GPs were selected for further investigation. Results Globally, GPs managed mental healthcare patients in solo practice in parallel or sequential follow-up with mental healthcare professionals. GPs cited psychologists and psychiatrists as their main partners. Numerous hindering factors associated with shared care were found: lack of resources (either professionals or services); long waiting times; lack of training, time and incentives for collaboration; and inappropriate GP payment modes. The ideal practice model includes GPs working in multidisciplinary group practice in their own settings. GPs recommended expanding psychosocial services and shared care to increase overall access and quality of care for these patients. Conclusion As increasing attention is devoted worldwide to the development of optimal integrated primary care, this article contributes to the discussion on mental healthcare service planning. A culture of collaboration has to be encouraged as comprehensive services and continuity of care are key recovery factors of patients with mental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».