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Enregistrement W2391700119 · doi:10.1016/j.eurpsy.2016.01.449

Task-shifting within health care systems – a general review of the literature and implications for mental healthcare

2016· review· en· W2391700119 sur OpenAlexaff
Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensCumulative Environmental Management AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Health careMental healthWorkforceNursingRemunerationQuality (philosophy)MedicinePublic relationsBusinessPsychologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There have been a growing interest in the effectiveness of task-shifting as a strategy for targeting expanding health care demands in settings with shortages of qualified health personnel. Aims To explore the reasons for task-shifting and the healthcare settings in which task-shifting are successfully applied as well as the challenges associated with task shifting. Methods Literature searches were conducted on PubMed and Google Scholar using the search term – ‘Task shifting’ and Task-shifting’. Results Reasons for task-shifting including: a reduction in the time needed to scale up the health workforce, improving the skill mix of teams, lowering the costs for training and remuneration, supporting the retention of existing cadres by reducing burnout from inefficient care processes and mitigating a health system's dependence on highly skilled individuals for specific services. Clinical settings in which task-shifting models of care have been successfully implemented, include: HIV/AIDS care, epilepsy and tuberculosis care, hypertension and diabetes care and mental healthcare. Finally, challenges which hinder the successful implementation of task-shifting models of care, include professional and institutional resistance, concern about the quality of care provided by lower lever health cadres and lack of regulatory and policy frameworks as well as funding to support task-shifting programmes. Conclusion The review brings to light important health policy and research priorities which can be explored to identify the feasibility of using task-shifting models of care to address the critical shortage of health personnel in managing emerging communicable and non-communicable diseases, including opportunities for expanding mental health care in conflict and under-resourced regions globally. Disclosure of interest The author has not supplied his/her declaration of competing interest.

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)0,002
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
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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,412 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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