Variables associated with general practitioners taking on serious mental disorder patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As part of community-based initiatives to strengthen integrated care and promote patient recovery, GPs are asked to play a greater part in treating serious mental disorder (SMD) patients. All current healthcare reforms favour the reinforcement of primary care. More information on enhancing the role of GPs in mental health would benefit policymakers, especially as regards SMD patients, where little research has been published as yet. This article assesses variables associated with GPs taking on SMD patients. METHODS: The study, encompassing multiple sites, is based on a sample of 398 GPs, representative of the GP population in the Canadian province of Quebec. GPs were asked to answer a 143-item questionnaire on their socio-demographic and clinical practice profiles, patient characteristics, perceived inter-professional relationships and quality of care. Descriptive, bivariate and multivariate analyses were performed. RESULTS: Our data highlighted that GPs currently followed up only a minority of SMD patients on a continuous basis and far fewer for both physical and mental health problems. A linear regression model that accounts for 43% of the variance was generated. The best variables associated positively with GPs taking on SMD patients were: frequency of referrals for joint follow-up with other resources, and involvement in post-hospitalization follow-up. Conversely, lack of expertise in mental health (related in our model to frequency of mental disorder patient transfer due to insufficient mental health training) is associated with a lower incidence of GPs taking on patients. CONCLUSION: As advocated in current healthcare reforms, our study confirms the need to promote greater GP involvement in integrated care models and enhance their training in mental health--thereby helping to reverse the trend among GPs of transferring SMD patients to specialized care. Patients with stable SMDs ought to have the same care access as the general population.
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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) | 0,000 | 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 ».