Understanding integrated mental health care in “real-world” primary care settings: What matters to health care providers and clients for evaluation and improvement?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The integration of mental health specialists into primary care has been widely advocated to deliver evidence-based mental health care to a defined population while improving access, clinical outcomes, and cost efficiency. Integrated care has been infrequently and inconsistently translated into real-world settings; as a result, the key individual components of effective integrated care remain unclear. METHOD: This article reports findings from a qualitative study that explored provider and client experiences of integrated care. We conducted in-depth interviews with integrated care providers (n = 13) and clients (n = 9) to understand their perspectives and experiences of integrated care including recommended areas for quality measurement and improvement. The authors used qualitative content and reflexive thematic analytic approaches to synthesize the interview data. RESULTS: Clients and integrated care providers agreed regarding the overarching concepts of the what, how, and why of integrated care including co-location of care; continuity of care; team composition and functioning; client centeredness; and comprehensive care for individuals and populations. Providers and clients proposed a number of dimensions that could be the focus for quality measurement and evaluation, illuminating what is needed for successful context-sensitive spreading and scaling of integrated care interventions. CONCLUSION: With a mounting gap between the empirical support for integrated care approaches and the implementation of these models, there is a need to clarify the aims of integrated care and the key ingredients required for widespread implementation outside of research settings. This study has important implications for future integrated care research, and health care provider and client engagement in the quality movement. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».