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Enregistrement W4300522127

[Mental health in primary care: applying psychiatric knowledge to primary care or a whole different practice?]

2017· article· en· W4300522127 sur OpenAlexaffabout
Philippe Karazivan, Marie Leclaire, Cédric Andrès

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careMental healthService (business)Work (physics)Primary health carePsychologyNursingCollaborative CareGlobal Positioning SystemMedicineMedical educationFamily medicinePsychiatryBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada and several other countries, large cohorts of patients who used to be followed in psychiatric clinics are now steered toward primary care. To support this new reality, measures have been taken and investments made in service organization, collaborative work arrangements, and teaching geared toward primary care clinicians. However, these initiatives were implemented when little was known about GPs' needs. METHODS: Using a qualitative approach, we analyzed the content of GPs' statements to explore when, why, and for what concerns GPs are inclined to collaborate with or seek advice from psychiatrists. RESULTS: The results provide an innovative understanding of their practice and its boundaries and suggest that the management of patients with mental health problems in primary care is actually very different from what is done in psychiatry. CONCLUSION: Uncertainty about the broad spectrum of what is normal, the longitudinal aspect of the relationship, and the proximity of the soma are among the specificities we found that could be helpful in organizing care and educating primary care clinicians and medical students more coherently and efficiently.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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