Counsellors in Primary Care: Benefits and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe a program that integrates mental health counsellors within primary care settings, to present data on the program's impact, and to discuss lessons learned that may apply in other communities. METHODS: This paper describes a Canadian program that brings counsellors and psychiatrists into the offices of 87 family physicians in 36 practices in a community of 460,000 in Southern Ontario. It describes the goals and organization of the program and the activities of counsellors when working in primary care. In addition, it summarizes data from the program's evaluation, including demographic data and the individual problems seen and services delivered (all from the program's database) as well as data on patient outcomes using the General Health Questionnaire (GHQ), the Centre for Epidemiological Studies Depression (CESD) Rating Scale, and consumer-satisfaction questionnaires. RESULTS: Each counsellor sees an average of 161 new cases yearly. The major problems are depression, anxiety, and family problems. In fact, over 70% of individuals who are seen show significant improvements in outcomes. The program has led to a significant increase in access to mental health services, a reduction in the use of traditional mental health services, high levels of satisfaction with counsellors and family physicians, and significant improvements in symptoms and functioning of individuals seen. CONCLUSION: This program has effectively integrated counsellors within primary care settings, increasing the capacity of primary care to handle mental health problems, strengthening links between providers from different sectors, and making mental health care more accessible.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».