Developing a Framework of Integrated Competencies for Adaptive Expertise in Integrated Physical and Mental Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenon: Despite the emergence of the integrated care (IC) model, IC is variably taught and is challenged by current siloed competency domains. This study aimed to define IC competencies spanning multiple competency domains. Approach: Iterative facilitated discussions were conducted at a half-day education retreat with 25 key informants including clinician educators and education scientists. Seven one-on-one semistructured interviews were subsequently conducted with different interprofessional providers in IC settings within a Canadian context. Data collection grounded in patient cases with a physical illness and concurrent mental illness (medical psychiatry) were used to elicit identification of complex patient needs and the key medical psychiatry knowledge and skills required to address these needs. A thematic analysis of transcripts was performed using constant comparison to iteratively identify themes. Findings: Participants described 4 broad competency domains necessary for expertise in IC: (a) extensive integrated knowledge of biopsychosocial aspects of disease, systems of care, and social determinants of care; (b) skills to establish a longitudinal alliance with the patient and functional relationships with colleagues; (c) constructing a comprehensive understanding of individual patients’ complex needs and how these can be met within their health and social systems; and (d) the ability to effectively meet the patient’s needs using IC models. These 4 domains were linked by an overarching philosophy of care encompassing key enabling attitudes such as proactively pursuing depth to understand patient and system complexity while maintaining a patient-centered approach. Insights: The study addresses how development of IC expertise can be fostered by integration of individual IC competency domains. The findings align with previous research suggesting that competencies from existing frameworks are being enacted jointly in expert capabilities to meet the complex needs of patients, in this case with comorbid physical and mental health concerns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».