MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2187416447 · doi:10.1177/0840470414551891

Complex health conditions and mental health training

2015· review· en· W2187416447 sur OpenAlexaff
Amanda Leigh Gibson, Kerry Kuluski, Renée Lyons

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoBridgepoint Active Healthcare
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthService providerHealth careNursingSet (abstract data type)Training (meteorology)Mental health serviceMental illnessPsychologyService (business)PopulationMental healthcareMedical educationMedicinePsychiatryBusinessComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How prepared are frontline service providers for dealing with mental illness in patients with multiple, complex health conditions? The aims of this study were two-fold, to gain insight into the kinds of training and education desired by frontline service providers in a healthcare setting and to compile a list of key questions for health service managers and education leaders to address based on our findings. Over 100 care providers responded to a survey. Over half of the respondents indicated no mental health training, and the majority desired increased training and support. Suggested approaches ranged from regular workshops (eg, case presentations) to systems-level strategies (eg, partnering with mental health organizations). This study provides a critical first look into what frontline service providers identify as being essential to their skill set in working with a complex population and raises important questions for healthcare managers and educators to consider in addressing this gap.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,254
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare Management ForumMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207