Challenges of adopting the role of care manager when implementing the collaborative care model for people with common mental illnesses: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This review aimed to identify the main factors influencing the adoption of the role of care manager (CM) by nurses when implementing the collaborative care model (CCM) for common mental illnesses in primary care settings. A total of 19 studies met the inclusion criteria, reporting on 14 distinct interventions implemented between 2000 and 2017 in five countries. Two categories of factors were identified and described as follows: (i) strategies for the CCM implementation (e.g. initial care management training and supervision by a mental health specialist) and (ii) context-specific factors (e.g. organizational factors, collaboration with team members, nurses' care management competency). Identified implementation strategies were mainly aimed towards improving the nurse's care management competency, but their efficacy in developing the set of competencies needed to fulfil a CM role was not well demonstrated. There is a need to better understand the relationship between the nurses' competencies, the care management activities, the strategies used to implement the CCM and the context-specific factors. Strategies to optimize the adoption of the CM role should not be solely oriented towards the individual's competency in care management, but also consider other context-specific factors. The CM also needs a favourable context in order to perform his or her activities with competency.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».