La Medicina Familiar y Comunitaria como fuente de cuidados de Salud Mental
Notice bibliographique
Résumé
En la Séptima Cumbre Iberoamericana de Medicina Familiar, Cali – Colombia 2018, el grupo de trabajo Salud Mental (SM) reflexionó sobre como la Medicina Familiar (MF) puede actuar para apoyar a las personas que enfrentan situaciones de estrés frente a la vida diaria, conflictos (armados/no armados), emergencias y desastres naturales. Estudio descriptivo de corte transversal basado em una encuesta de 42 preguntas a 99 profesionales sanitarios iberoamericanos provenientes de 15 países, 98 médicos y 1 psicólogo, 8% residentes de MF, 85% especialistas en MF, 4% médicos generales, 2% psiquiatras y 1% internista. El 47% de los médicos percibe como buena la capacidade de los médicos de familia en el abordaje de la SM. En cuanto a los problemas de SM observados, 30% indica Trastorno de Ansiedad, 27% depresión, 17% insomnio, 10% alcoholismo, 7% adicción a drogas ilícitas, 5% trastornos alimentarios y 4% trastorno de estrés postraumático. En este contexto se realizaron las recomendaciones para la Carta de Cali que consideran la formación en SM necesaria para los Médicos Familiares, con estrategias de autocuidado costo efectivas, mediante el fortalecimiento del trabajo comunitario. El cuerpo docente de las residencias de MF debe hacerse cargo de acciones tendientes al autocuidado de los alumnos, propendiendo a facilitar el processo de aprendizaje y la preparación para ejercer la profesión en un medio tan complejo como son los centros del primer nivel de atención o en cualquier contexto en el que se trabaje con la estratégia de Atención Primaria de Salud.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».