Primary care for individuals with serious mental illness (PriSMI): protocol for a convergent mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with serious mental illness (SMI) have poor health outcomes, in part because of inequitable access to quality health services. Primary care is well suited to coordinate and manage care for this population; however, providers may feel ill-equipped to do so and patients may not have the support and resources required to coordinate their care. We lack a strong understanding of prevention and management of chronic disease in primary care among people with SMI as well as the context-specific barriers that exist at the patient, provider and system levels. This mixed methods study will answer three research questions: (1) How do primary care services received by people living with SMI differ from those received by the general population? (2) What are the experiences of people with SMI in accessing and receiving chronic disease prevention and management in primary care? (3) What are the experiences of primary care providers in caring for individuals with SMI? METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a concurrent mixed methods study in Ontario and British Columbia, Canada, including quantitative analyses of linked administrative data and in-depth qualitative interviews with people living with SMI and primary care providers. By comparing across two provinces, each with varying degrees of mental health service investment and different primary care models, results will shed light on individual and system-level factors that facilitate or impede quality preventive and chronic disease care for people with SMI in the primary care setting. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the University of Ottawa Research Ethics Board and partner institutions. An integrated knowledge translation approach brings together researchers, providers, policymakers, decision-makers, patient and caregiver partners and knowledge users. Working with this team, we will develop policy-relevant recommendations for improvements to primary care systems that will better support providers and reduce health inequities.
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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 | 0,133 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,020 |
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 ».