085 Implementing a Knowledge Application Program for Anxiety and Depression in Community-Based Primary Mental Health Care: The Clinical Decision Support Component
Notice bibliographique
Résumé
Background We developed a knowledge application programme to support the improvement of the organisation and delivery of care for anxiety and depressive disorders in community-based primary mental health care teams (CMHTs) in Quebec (Canada). The programme is based on the Chronic Care Model, including a Decision Support component, and the PARiHS framework. Objectives 1- To implement and evaluate a knowledge application programme, 2- to explore barriers and facilitators associated with the implementation of Decision Support strategies, particularly the uptake of clinical practice guidelines. Methods The design is a mixed-methods prospective multiple case study, with data drawn from the two phases of the project (2008-2010; 2011-2014). Multidisciplinary local working committees in the six CMHTs were required to develop and implement local quality improvement plans with the support of a knowledge broker. Results While we observed barriers and facilitators at the clinician level in terms of knowledge (e.g familiarity) and attitudes (e.g. applicability, agreement), contextual factors (e.g resources, access) also played an important role in the uptake of clinical practice guidelines into the six local CHMTs. Discussion Decision Support is a central component of the Chronic Care Model that aims to promote clinical care that is consistent with scientific evidence. Implications The uptake of evidence in primary care is a complex process that requires careful consideration of the context in which innovations are introduced, and our assessment of barriers and facilitators can be relevant to other primary health care organisations seeking to increase the uptake of anxiety and depression clinical guidelines.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».