P02-189 - Sharing the Wealth: a Collaborative Model of Mental Health Services
Notice bibliographique
Résumé
Current economic realities and funding challenges necessitate organizations to engage in creative solutions that meet ongoing and increasingly complex needs of the clients being served. The creation of the Toronto Urban Health Alliance (TUHA) is a collaborative partnership between six community health centres (CHC) and a hospital-based mental health program to maximize limited resources. Objectives 1. Understand the concept and benefits of a collaborative care model through a case based presentation 2. Become familiar with best practices for the successful implementation and ongoing service delivery of collaborative mental health care Aims TUHA's aim is to improve access to mental health services and strengthen each Community Health Centres’ capacity to meet the mental health needs of its clients through a “shared care model”. Methods This case based presentation will illustrate the benefits and promising practices of implementing such a model Results A shared care model is generally utilized within a particular organization to foster collaborative work among multidisciplinary teams. The unique feature of TUHA is the partnership between six different community health centres and mental health specialists using a common set of principles and objectives to sustain and enhance the quality of service being offered in the community. Conclusions Reflections on a multi-site partnership in the delivery of a collaborative model within a large urban centre creates a platform to determine the possibility of replicating a similar model in other communities.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».