“We’re in Good Hands There.” - Acceptance, Barriers and Facilitators of a Primary Care-based Health Coaching Programme for Children With Mental Health Problems: A Qualitative Study (Prima-quo)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: About 17 % of children aged 3-17 years are affected by a mental health problem (MHP). Office-based paediatricians are the first in line to be contacted. Nevertheless, even for less severely affected patients, referral rates to specialised care are constantly high. A major statutory health insurance fund introduced a Health Coaching (HC) programme, including a training concept for paediatricians, standardized guidelines for actions, and additional payments to strengthen primary care consultation for MHP and to decrease referrals to specialized care. The aim of this study was to examine how the HC is perceived and implemented in daily practice to indicate potential strengths and challenges. Methods: In 2017 and 2018, a series of guideline-based interviews were conducted by phone with HC-developers, HC-qualified paediatricians, parents and patients (≥14 years) treated according to the HC programme. Paediatricians were selected from a Bavarian practice network. Parents of patients with the four most common MHP diagnoses were approached by their health insurance. All interviews were recorded and transcribed verbatim. Structuring content analysis derived from Mayring was used for analysis. Sample size was determined by saturation. Results: 11 paediatricians, 3 developers, 22 parents and four adolescents were included. Families were generally satisfied with paediatric care received in the programme’s context. The HC supported paediatricians’ essential role as consultants and improved their diagnostic skills. Time and financial restrictions as well as patients’ challenging family structures were reported as major barriers to success. Conclusion: The HC programme is perceived as a facilitator for more patient-centeredcare, however, structural barriers remain.
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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 | 0,037 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,014 |
| 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 ».