Relationships Among Structures, Team Processes, and Outcomes for Service Users in Quebec Mental Health Service Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have identified and compared profiles of mental health service networks (MHSN) in terms of structures, processes, and outcomes, based on cluster analyses and perceptions of team managers, MH professionals and service users. This study assessed these associations in Quebec metropolitan, urban and semi-urban MHSN. METHODS: A framework adapted from the Donabedian model guided data management, and cluster analyses were used to identify categories. Study participants included team managers (n = 45), MH professionals (n = 311) and service users (n = 327). RESULTS: For all three MHSN, a common outcome category emerged: service users with complex MH problems and negative outcomes. The Metropolitan network reported two categories for structures (specialized MH teams, primary care MH teams) and processes (senior medical professional, psychosocial professionals), and outcomes (middle-age men with positive outcomes, older women with few MH problems). The Urban and Semi-urban networks revealed one category for structures (all teams) and service user (young service users with drug disorders), but two for processes (psychosocial professionals: urban, all professionals: semi-urban). CONCLUSION: The Metropolitan MHSN showed greater heterogeneity regarding structures and team processes than the other two MHSN. Service user outcomes were largely associated with clinical characteristics, regardless of network configurations for structures and team processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».