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Enregistrement W2160454757 · doi:10.1186/1472-6963-11-66

Building effective service linkages in primary mental health care: a narrative review part 2

2011· review· en· W2160454757 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Fuller, David Perkins, Sharon Parker, Louise Holdsworth, Brian Kelly, Russell Roberts, Lee Martinez, Lyn Fragar

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentAustralian Primary Health Care Research Institute, Australian National UniversityPrimary Health Care Research, Evaluation and Development
Mots-clésMental healthHealth administrationNursing researchGeneral partnershipNursingMedicineCLARITYHealth informaticsThematic analysisHealth services researchService (business)Health careQualitative researchPublic healthMedical educationPsychiatrySociologyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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