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Enregistrement W2105286514 · doi:10.1155/2011/326307

Improving the Management of Late-Life Depression in Primary Care: Barriers and Facilitators

2011· article· en· W2105286514 sur OpenAlexafffundabout
Tamara Sussman, Mark J. Yaffe⃰, Jane McCusker, David M. Parry, Maida Sewitch, Lisa Van Bussel, Ilyan Ferrer

Notice bibliographique

RevueDepression Research and Treatment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensWestern UniversityMcGill University Health CentreSt Mary's Hospital CentreSt Joseph's Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePrimary careQualitative researchNursingMental healthPrimary health careRank (graph theory)Process (computing)Value (mathematics)Depression (economics)Family medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to elicit Canadian health professionals' views on the barriers to identifying and treating late-life depression in primary care settings and on the solutions felt to be most important and feasible to implement. A consensus development process was used to generate, rank, and discuss solutions. Twenty-three health professionals participated in the consensus process. Results were analysed using quantitative and qualitative methods. Participants generated 12 solutions. One solution, developing mechanisms to increase family physicians' awareness of resources, was highly ranked for importance and feasibility by most participants. Another solution, providing family physicians with direct mental health support, was highly ranked as important but not as feasible by most participants. Deliberations emphasized the importance of case specific, as needed support based on the principles of shared care. The results suggest that practitioners highly value collaborative care but question the feasibility of implementing these principles in current Canadian primary care contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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