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Enregistrement W1983006433 · doi:10.1097/jom.0b013e31816a9ea6

Integrated Management of Depression: Improving System Quality and Creating Effective Interfaces

2008· article· en· W1983006433 sur OpenAlexaff
Thomas L. Myette

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceProcess managementChronic careProcess (computing)Quality (philosophy)MedicineWork (physics)Integrated careBest practiceDepression (economics)Risk analysis (engineering)BusinessKnowledge managementNursingHealth careChronic diseaseComputer scienceIntensive care medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning Objectives Outline the components and efficacy of two strategies designed to enhance the quality of care for depression: the Chronic Care Model and the Chronic Disease Self-Management Program. Compare the potential roles of the attending physician and case manager in providing integrated care to employees with chronic depressive illness. List some of the more important functions that can be performed by insurers and contractors in furthering the delivery of integrated care to depressed employees. Depression is a chronic recurrent condition and is a leading cause of work disability. Improving occupational outcomes for depression will require an integrated approach that incorporates best practices from the clinical, community, and workplace systems. This article briefly reviews recent quality improvement initiatives and promising practices in each system and then shifts to the importance of systems integration. An integrated chronic care model uses a sophisticated case management process to support essential relationships, facilitate key plans, and efficiently link the three systems to optimize clinical, economic, and occupational outcomes. An expanded role for employers and their agents in the management of depression and other chronic diseases is seen as fundamental to maintaining a healthy and productive workforce. Objective: To improve occupational outcomes for depression by integrating best practices from the clinical, community, and workplace systems. Methods: After a brief review of quality improvement initiatives and promising practices in each system, an integrated chronic care model is introduced. Results: A case management process that links critical systems, supports essential relationships, and facilitates key plans is expected to result in improvements in clinical, economic, and occupational outcomes. Conclusions: Employers should be more engaged with clinical and community partners in the prevention and control of depression in affected employees.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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