Better practices in collaborative mental health care: an analysis of the evidence base.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic review of the experimental literature in order to identify better practices in collaborative mental health care in the primary care setting. METHODS: A review of Canadian and international literature using Medline, PsycInfo, Embase, the Cochrane Library, and other databases yielded over 900 related reports, of which, 38 studies met the inclusion criteria. A systematic review and descriptive analysis is presented, with key conclusions and best practices. RESULTS: Successful collaboration requires preparation, time, and supportive structures, building on preexisting clinical relationships. Collaborative practice is likely to be most developed when clinicians are colocated and most effective when the location is familiar and nonstigmatizing for patients. Degree of collaboration does not appear to predict clinical outcome. Enhanced collaboration paired with treatment guidelines or protocols offers important benefits over either intervention alone in major depression. Systematic follow-up was a powerful predictor of positive outcome in collaborative care for depression. A clear relation between collaborative efforts to increase medication adherence and clinical outcomes was not evident. Collaboration alone has not been shown to produce skill transfer in PCP knowledge or behaviours in the treatment of depression. Service restructuring designed to support changes in practice patterns of primary health care providers is also required. Enhanced patient education was part of many studies with good outcomes. Education was generally provided by someone other than the PCP. Collaborative interventions that are part of a research protocol may be difficult to sustain long-term without ongoing funding. Consumer choice about treatment modality may be important in treatment engagement in collaborative care (for example, having the option to choose psychotherapy vs medication). CONCLUSIONS: A body of experimental literature evaluating the impact of enhanced collaboration on patient outcomes-primarily in depressive disorders-now exists. Better practices in collaborative mental health care are beginning to emerge.
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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 | 0,075 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».