Challenges in conducting research on collaborative mental health care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to understand poor uptake of the Primary Care Assessment and Research of a Telephone Intervention for Neuropsychiatric Conditions with Education and Resources study (PARTNERs), a pragmatic randomized controlled trial of a collaborative care intervention for people experiencing depression, anxiety or at-risk drinking. We explored primary care providers' experience with PARTNERs, and preferences regarding collaborative care models and trials. METHODS: In this qualitative study, we interviewed primary care providers across Ontario who had participated in PARTNERs, using stratified sampling to reach high-, low- and nonreferring providers in urban and rural settings. We audio-recorded, transcribed and thematically analyzed the interviews between May and December 2017, collecting and analyzing data concurrently until achieving saturation. RESULTS: We interviewed 23 primary care providers. They valued the unique availability of telephone-based coaching for patients but desired greater integration of the coach into their practice. They appreciated expert psychiatric recommendations but rarely changed their practices. Sites varied in organizational adoption and implementation of the study, including whether they designated a local champion, proactively identified eligible patients, integrated the study into existing workflows and reflected on (and revised) practices. These behaviours affected continuing awareness of the study and referral rates. INTERPRETATION: Study uptake was influenced by the limited relationship between PARTNERs coaches and primary care providers, and variable attention to leadership, training and quality improvement as vital elements of collaborative care. Study designs focusing on implementation could promote reach and penetration of novel interventions in the practice setting and more successfully advance collaborative care implementation.
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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 | 0,024 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».