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Enregistrement W3021061381

Perception of Interprofessional Collaboration and Co-Location of Specialists and Primary Care Teams in Youth Mental Health.

2017· article· en· W3021061381 sur OpenAlexaff
Cécile Rousseau, Annie Pontbriand, Lucie Nadeau, Janique Johnson‐Lafleur

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPerceptionCollaborative CareNursingPsychologyMental health careMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Interprofessional collaboration is a cornerstone of youth mental health collaborative care models. This article presents quantitative results from a mixed-methods study. It analyses the organizational predictors of the perception of interprofessional collaboration of professionals comparing two models of services within recently constituted youth mental health collaborative care teams. METHODS: Professionals (n=104) belonging to six health and social services institutions completed an online survey measuring their perceptions of interprofessional collaboration through a validated questionnaire, the PINCOM-Q. RESULTS: Results suggest that the integrated model of collaborative care in which specialized resources are co-located with the primary care teams is the main significant predictor of positive perception of interprofessional collaborations in the youth mental health team. CONCLUSION: More research on the relation between service delivery models and interprofessional relations could help support the successful implementation of collaborative care in youth mental health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
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Résumé présentoui

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