Caring for seriously mentally ill patients. Qualitative study of family physicians' experiences.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine family physicians' experiences in caring for patients with serious mental illness and their expectations of a shared mental health care (SMHC) model. DESIGN: Qualitative method of in-depth interviews. SETTING: London, Ont. PARTICIPANTS: Purposive sample of 11 full-time family physicians providing ongoing care for patients with serious mental illness. METHOD: Eleven interviews were conducted to explore family physicians' experiences. All interviews were audiotaped and transcribed verbatim. Analysis was done using a constant comparative approach and was carried out concurrently rather than sequentially. Researchers read all interview transcripts independently before comparing and combining their analyses. Final analysis involved examining all interviews together to discover relationships between and among emerging themes. MAIN FINDINGS: Findings reflected three main themes: what family physicians perceive they bring to care of seriously mentally ill patients (i.e., whole-person approach to care); challenges family physicians face in participating in shared care of these patients (i.e., communication and access issues); and family physicians' expectations of a SMHC model (i.e., guidance and feedback). CONCLUSION: As seriously mentally ill patients are moved out of institutions, the need for an effective and efficient SMHC model becomes imperative. Our findings suggest that family physicians could be an important part of SMHC models but only if systemic barriers are removed and collaborative practice is encouraged.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».