Building effective service linkages in primary mental health care: a narrative review part 2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care services have not generally been effective in meeting mental health care needs. There is evidence that collaboration between primary care and specialist mental health services can improve clinical and organisational outcomes. It is not clear however what factors enable or hinder effective collaboration. The objective of this study was to examine the factors that enable effective collaboration between specialist mental health services and primary mental health care. METHODS: A narrative and thematic review of English language papers published between 1998 and 2009. An expert reference group helped formulate strategies for policy makers. Studies of descriptive and qualitative design from Australia, New Zealand, UK, Europe, USA and Canada were included. Data were extracted on factors reported as enablers or barriers to development of service linkages. These were tabulated by theme at clinical and organisational levels and the inter-relationship between themes was explored. RESULTS: A thematic analysis of 30 papers found the most frequently cited group of factors was "partnership formation", specifically role clarity between health care workers. Other factor groups supporting clinical partnership formation were staff support, clinician attributes, clinic physical features and evaluation and feedback. At the organisational level a supportive institutional environment of leadership and change management was important. The expert reference group then proposed strategies for collaboration that would be seen as important, acceptable and feasible. Because of the variability of study types we did not exclude on quality and findings are weighted by the number of studies. Variability in local service contexts limits the generalisation of findings. CONCLUSION: The findings provide a framework for health planners to develop effective service linkages in primary mental health care. Our expert reference group proposed five areas of strategy for policy makers that address organisational level support, joint clinical problem solving, local joint care guidelines, staff training and supervision and feedback.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».