Lessons Learned in a Physician Referral to Pediatric Telemental Health Services Program.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study explores the physician referral and engagement process of a pediatric telemental health program based in a large urban teaching children's hospital, and identifies the processes, strengths and challenges from the perspectives of Primary Care Physicians (PCPs) and telepsychiatrist consultants. METHODS: A mixed methods approach was used. This included an online survey completed by 43 PCPs in Ontario rural communities who had referred patients to the telemental health program. Qualitative interviews were conducted with 11 child/adolescent telepsychiatrists who provide consultations via teleconferencing. RESULTS: The majority of PCPs (61%) reported somewhat to moderate satisfaction with referral experiences. Challenges identified by physicians were related to communication and administration issues including: lack of timely follow-up appointments and continuity of care; lengthy referral forms; and recommendations for mental health services not accessible in their communities. Similarly, psychiatrist consultants expressed frustration with the sparse information they received from referring physicians and most significantly, the absence of appropriate service providers/professionals during the consultation to provide collateral information and ensure uptake of recommendations. CONCLUSION: Telemental health programs provide a valuable service to PCPs and their child and youth clients that could be significantly enhanced with a different consultation model. Such models of service delivery require protocols to educate PCPs, improve communication and information sharing and establish clear expectations between PCPs and telepsychiatry consultants.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».