Improving dual diagnosis care in acute psychiatric inpatient settings through education
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with co-existing substance use and mental disorder (dual diagnosis) have complex and challenging care needs. Acute psychiatric care settings play a vital role in providing services for patients with dual diagnosis as they often do not voluntarily seek treatment. This is significant in that recent data reveals that 57% of the psychiatric inpatients at an inner city hospital in Vancouver, Canada are characterized as dual diagnosis. Purpose To develop an educational module which will equip nurses/practitioners with the skills and knowledge required to deliver evidence-based dual diagnosis care in acute psychiatric settings. Methods A survey of 74 nurses working in acute psychiatric settings was completed to identify their learning needs and challenges. This was followed by a comprehensive review of evidence from literature to identify competencies, knowledge and skills needed to deliver dual diagnosis care. Content for the educational module was then validated by a panel of leading international experts on dual diagnosis. Two focus groups of acute psychiatric nurses were then conducted to discuss content. An 8 hour educational session was then developed and piloted using the content that was reviewed and validated. Results Thirteen content areas were identified and validated by experts. Evaluations from participants of the educational session suggest improved knowledge, skills and competencies in dual diagnosis care. Conclusions This project translates evidence into practice, contributes to the body of knowledge on dual diagnosis care and improves practitioners’ confidence and competency in delivering evidence-based care which also will improve patient care outcomes and experiences. Disclosure of interest The author has not supplied his declaration of competing interest.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».