Improving Mental Healthcare by Primary Care Physicians in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a new and innovative training program to assist family physicians to better care for their patients with mental health conditions. Trained family physician leaders train other family physicians. The training package includes a wide range of tools that can be used by physicians in their own offices. Preliminary results indicate that physicians want to be trained, and data indicate a high degree of success for the training module. Some 91% of physicians who attended the training indicated that it had improved their practice, and 94% indicated that it had improved patient care. The training materials are online for those who wish to learn more. M ental health conditions are common in Canada, yet they remain difficult to diagnose and treat in the primary care setting. It is also difficult to obtain accurate and up-to-date data on the prevalence of mental illness. However, current estimates indicate that approximately 10% of Canadians experience a mental illness in a given year, and one in five may have a mental illness in their lifetime (Canadian Mental Health Association 2005; Mood Disorders Society of Canada 2009). In 2006, the Senate Committee on Social Affairs, Science and Technology released its report on mental health in Canada. This report resulted in the establishment of the Mental Health Commission of Canada in 2007 (Mental Health Commission 2010). In 2009, the commission released a framework for a Mental Health Strategy in Canada (Mental Health Commission of Canada 2009). This article presents information on a new and innovative learning module developed in British Columbia that trains family physicians to better care for their patients with mental health symptoms. The learning module is consistent with the seven goals enunciated in the Mental Health Strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».