Knowledge Transfer and Improvement of Primary and Ambulatory Care for Patients with Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize current evidence on the effectiveness of different knowledge transfer and change interventions for improving primary and ambulatory anxiety care to provide guidance to professionals and policy-makers in mental health care. METHOD: We searched electronic medical and psychological databases, conducted correspondence with authors, and checked reference lists. Studies examining the effectiveness of knowledge transfer and interventions targeted at improvement of the recognition or management of anxiety in primary and ambulatory health care settings were included. Methodological details and outcomes were independently extracted and checked by 2 reviewers. Where appropriate, data concerning the impact of interventions on symptoms of anxiety were pooled using metaanalytical procedures. RESULTS: We identified 24 studies that met our inclusion criteria. Seven professional-directed interventions and 17 organizational interventions (including patient-oriented interventions) were identified. The methodological quality of studies was variable. Professional-directed interventions only impact the process and outcome of care when embedded in some sort of organizational intervention. Metaanalysis (n = 8 studies) showed no effect of diverse organizational interventions on patients' anxiety symptoms (effect size, -0.08; 95% confidence interval, -0.31 to 0.15; P = 0.50). Collaborative care interventions proved to be the most effective organizational intervention strategies. Six studies reported economic results: 4 studies showed that intervention had a high probability of being cost-effective. CONCLUSIONS: Collaborative care seems to be very promising for improving primary and ambulatory care for anxiety. At the level of management and policy, the results of this review mandate the need to offer fair and reasonable reimbursement for collaborative care programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».