A Critical Analysis of Debates Around Mental Health Calls in the Prehospital Setting
Notice bibliographique
Résumé
Paramedics, health care workers who assess and manage health concerns in the prehospital setting, are increasingly providing psychosocial care in response to a rise in mental health call volume. Observers have construed this fact as "misuse" of paramedic services, and proposed as solutions better triaging of patients, better mental health training of paramedics, and a greater number of community mental health services. In this commentary, we argue that despite the ostensibly well-intentioned nature of these solutions, they shift attention and accountability away from relevant public policies, as well as from broader economic, social, and political determinants of mental health, while placing responsibility on those requiring services or, at best, on the health care system. We also argue that the perspective of paramedics, who are exposed to, and interact with, individuals in their everyday environments, has the potential to inform a better, structural and critical, understanding of the factors driving the rise in psychosocial crises in the first place. Finally, we suggest that a greater engagement with the political and social determinants of mental health would lead to preventing, rather than primarily reacting to, these crises after the fact.
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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 | 0,041 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,057 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,030 |
| 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 ».