Educating Family Physicians to Recognize and Manage Depression: Where are We Now?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To consider what the barriers are to effective depression education; to understand what attitudes, knowledge, and skills doctors need to acquire, and finally to examine what we currently know about effective ways of training family physicians (FPs) about depression. METHODS: A narrative review of the published literature compiled from searching reviews and original articles was conducted using the following key words: education, training, attitudes, depression, and primary care. Further relevant articles were identified from reference lists. RESULTS: The identified barriers are FPs' attitudes and confidence toward recognizing and managing depression, the way in which they conceptualize depression, and the difficulties they face in implementing change in the systems in which they work. We, as educators, can identify what FPs need to know, and this should include novel ways of organizing care. However, of key importance is the need to address how more effective interventions may be provided, recognizing that FPs may be starting from many different points on 3 differing continua of attitude, skills, and knowledge in relation to depression. CONCLUSIONS: We have to not only ensure that the content of what we teach is perceived as relevant to primary care but also review exactly how we go about providing it, using methods that will engage and stimulate doctors at differing stages of readiness to acquire new attitudes, skills, and knowledge about depression. However, we still need to find better ways of helping FPs to recognize and acknowledge their educational needs. Further research is also required to thoroughly evaluate these novel approaches to tailoring educational interventions.
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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 | 0,012 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».