Community mental health teams for older people: variations in case mix and service receipt (I)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study sought to identify the characteristics of community-dwelling older people supported by community mental health teams (CMHTs) in England and, in particular, to determine whether there is a common threshold for CMHT entry and/or a core client group. METHODS: Data were collected about a random sample of 15 CMHTs' caseloads, including information about their sociodemographic characteristics, physical health, dependence, mental health, risks and service receipt. The sample was divided into 16 subgroups of people with similar needs for care (case types), and differences between teams were explored. RESULTS: Information was obtained for 1396 patients. Just under half had a functional mental health problem, slightly over a third an organic disorder, seven per cent both, and nine per cent no diagnosis. Considerable variation was found in teams' caseloads, and there was no evidence of a common caseload threshold. Two of the commonest case types represented people with functional diagnoses who were independent in activities of daily living (ADL) and had no/low levels of challenging behaviour. Another representing people with organic/mixed diagnoses, ADL dependence, challenging behaviour and at least one medium risk was also fairly common. The two case types that represented patients with the most complex needs accounted for more than a quarter of some teams' caseloads but less than a tenth of others. CONCLUSIONS: It is wrong to assume that CMHTs all have similar caseloads. Commissioners must ensure that the network of services provided can meet the needs of all eligible patients, whilst more research is required on who such teams should target.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».