Notice bibliographique
Résumé
Up to 50% of patients seen in primary care have mental health problems, the severity and duration of their problems often being similar to those of individuals seen in the specialized sector. This article describes the reasons, advantages, and challenges of collaborative or shared care between primary and mental health teams, which are similar to those of consultation-liaison psychiatry. In both settings, clinicians deal with the complex interrelationships between medical and psychiatric disorders. Although initial models emphasized collaboration between family physicians, psychiatrists, and nurses, collaborative care has expanded to involve patients, psychologists, social workers, occupational therapists, pharmacists, and other providers. Several factors are associated with favorable patient outcomes. These include delivery of interventions in primary care settings by providers who have met face-to-face and/or have pre-existing clinical relationships. In the case of depression, good outcomes are particularly associated with approaches that combined collaborative care with treatment guidelines and systematic follow-up, especially for those with more severe illness. Family physicians with access to collaborative care also report greater knowledge, skills, and comfort in managing psychiatric disorders, even after controlling for possible confounders such as demographics and interest in psychiatry. Perceived medico-legal barriers to collaborative care can be addressed by adequate personal professional liability protection on the part of each practitioner, and ensuring that other health care professionals with whom they work collaboratively are similarly covered.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».