Defining continuity of care from the perspectives of mental health service users and professionals: an exploratory, comparative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuity of care (COC) is central to the organization and delivery of mental health services. Traditional definitions have excluded service users, and this lack of involvement has been linked to poor conceptual clarity surrounding the term. Consequently, very little is known about the differences and similarities in the conceptualization of COC by mental health service users and professionals. OBJECTIVE: To explore and compare mental health service users' and professionals' definitions of COC. METHODS: Using an exploratory, qualitative design, five focus groups with 32 service users each met twice. Data were analysed thematically to generate a service user-defined model of COC. In a cross-sectional survey, health and social care professionals (n = 184) defined COC; responses were analysed thematically. Service user and professional definitions were conceptually mapped and compared to identify similarities and differences. RESULTS: There was crossover between the service user and professional derived models of COC. Both contained temporal, quality, systemic, staff, hospital and needs-related elements of COC. Service users prioritized access, information, peer support and avoiding services; health professionals most frequently referred to staff, cross-sectional and temporal COC. Service users alone identified service avoidance, peer support and day centres as COC elements; professionals alone identified cross-sectional working. CONCLUSIONS: Important similarities and differences exist in service user and professional conceptualizations of COC. Further research is necessary to explore these differences, prior to integrating service user and professional perspectives in a validated COC framework which could enable the development and evaluation of interventions to improve COC, informing policy and practice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».