Collaborative mental health services in primary care systems in Latin America: contextualized evaluation needs and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study examined Latin American evaluation needs regarding the development of a collaborative mental health care (CMHC) evaluation framework as seen by local key health-care leaders and professionals. Potential implementation challenges and opportunities were also identified. METHODS: This multisite research study used an embedded mixed methods approach in three public health networks in Mexico, Nicaragua and Chile. Local stakeholders participated: decision-makers in key informant interviews, front-line clinicians in focus groups and other stakeholders through a survey. The analysis was conducted within site and then across sites. RESULTS: A total of 22 semi-structured interviews, three focus groups and 27 questionnaires (52% response rate) were conducted. Participants recognized a strong need to evaluate different areas of CMHC in Latin America, including access, types and quality of services, human resources and outcomes related to mental disorders, including addiction. A priority was to evaluate collaboration within the health system, including the referral system. Issues of feasibility, including the weaknesses of information systems, were also identified. CONCLUSION: Local stakeholders strongly supported the development of a comprehensive evaluation framework for CMHC in Latin America and cited several dimensions and contextual factors critical for inclusion. Implementation must allow flexibility and adaptation to the local context.
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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 | 0,062 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».