Advocacy training for young family doctors in primary mental health care: a report and global call to action
Notice bibliographique
Résumé
Background The World Health Organization (WHO) recognises the essential role of mental health in achieving health for all; its mental health action plan calls for more effective leadership for mental health and the provision of community-based, integrated care. 1 However, integrating mental health care into primary care is a challenging, transformational change that requires more than clinical knowledge. 2 It depends on strong advocacy, leadership, and change management: skills that can be learnt. 3,4 Project The Farley Health Policy Centre (FHPC) partnered with the World Organization of Family Doctors (WONCA) to develop and pilot a global curriculum to enable learners to lead practice transformation and be empowered with policy-influencing skills to advocate for their patients, to promote and enhance primary care mental health. We recruited 12 young family doctors, of whom seven were women and ten were from low- and middle-income countries (LMICs), as shown in Figure 1. The programme began with a survey of learners' needs and aspirations, and an expectation that each would self-identify a practice transformation goal. Faculty and learners took part in a two-phase learning evaluation. Funding from WONCA was provided for logistics and evaluation. A small stipend was offered to each learner on successful course completion. Faculty gave their time pro bono. The programme was conducted between March and October 2020. The evaluation process was approved by the University of Liverpool Health and Life Sciences Research Ethics Committee. The learners were divided into two learning cohorts. Sessions were facilitated by two leaders and supported by four mentors. The educational content was delivered twice (to accommodate differing time zones) in six 90-minute monthly virtual sessions. The topics were: • Introduction to mental health integration
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».