MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3185559753 · doi:10.1111/jpm.12788

Adoption of care management activities by primary care nurses for people with common mental disorders and physical conditions: A multiple case study

2021· article· en· W3185559753 sur OpenAlexafffund
Ariane Girard, Édith Ellefsen, Pasquale Roberge, Joëlle Bernard‐Hamel, Catherine Hudon

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du Québec
Mots-clésCollaborative CareNursingContext (archaeology)Primary nursingMedicineQuality (philosophy)Health careUnlicensed assistive personnelPsychologyPrimary careNurse educationPublic healthHealth policyFamily medicineHRHISPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS KNOWN ON THE SUBJECT?: The collaborative care model is a well-known model to improve care quality for people with common mental disorders and physical conditions in primary care. The role of care manager is central to the collaborative care model, and primary care nurses are well-positioned to play that role. Adopting the role of care manager by primary care nurses is challenging due to several contextual factors; however, few implementation studies examined the context and current practices before implementing the role of care manager and the collaborative care model. WHAT THE PAPER ADDS TO EXISTING KNOWLEDGE?: The paper contributes to the advancement of knowledge about the pre-assessment of current practices before implementing the collaborative care model and the role of care manager. The paper offers a better understanding of the relationships between the context and the performance of care management activities by primary care nurses. The paper describes an innovative analysis technique to assess the gap between care management activities recommended in the collaborative care model and actual nursing activities. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: Primary care nurses would benefit from having timely access to clinical support from mental health nurse practitioners in order to build their competency. Determinants of practice and the analysis technique to assess current practices will help other researchers or quality improvement teams to develop their plan when implementing the role of care manager. ABSTRACT: Introduction Few studies assessed current nursing practices before implementing the collaborative care model and the role of care manager for people with common mental disorders (CMDs) and physical conditions in primary care settings. Aim Evaluate the main determinants of practice that influence the adoption of care management activities by primary care nurses for people with CMDs and physical conditions. Methods A qualitative multiple case study was conducted in three primary care clinics. A total of 33 participants were recruited. Various data sources were combined: interviews (n = 32), nurse-patient encounters' observations (n = 7), documents and summaries of meetings with stakeholders (n = 8). Results Seven determinants were identified (1) access to external mental health resources; (2) clarification of local CMD care trajectory; (3) compatibility between the coordination of nursing work and the role of care manager; (4) availability of mental health resources within the primary care clinic; (5) competency in care management and competency building; (6) responsibility sharing between the general practitioner and the primary care nurse; and (7) common understanding of the patient treatment plan. Implications for practice To build their competency in care management for people with CMDs, primary care nurses would benefit from having clinical support from mental health nurse practitioners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychiatric and Mental Health NursingMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207