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Enregistrement W2625613347 · doi:10.47611/jsr.v6i1.318

Establishing Optimal Mental Health Care for Common Mental Disorders in Primary Health Care

2017· article· en· W2625613347 sur OpenAlexaff
Lauren Kennedy

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAcknowledgementHealth careHealth promotionNursingMental health lawHealth policyHRHISInclusion (mineral)International healthSocial determinants of healthPsychologyMedicinePublic healthPsychiatryPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various definitions of health and mental health exist, however there is a generally persistent inclusion and acknowledgement of the importance of holistic elements such as environment and relationships. Integration of the physical, social, and mental aspects of an individual, through the social determinants of health is an important component in establishing the effective delivery of optimal mental health care. With increasing numbers of collaborative care teams, and mental health promotion strategies, primary health care is increasingly building its capacity to help respond to these holistic mental health care needs, with increased and more purposeful attention to the social determinants of health. Despite these steps in the right direction, a gap continues to exist in the delivery of mental health care and many people continue to struggle in accessing adequate treatment. In order to determine how best to proceed, it is important to understand what mental health is, what mental health care in primary health care looks like, what the existing challenges to the delivery of mental health care in primary health care are, and what other models have been successful in integrating the social determinants of health and mental health into the primary health care system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,431 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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