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Enregistrement W4388736015 · doi:10.1370/afm.22.s1.5171

A Mixed-Methods Examination of the Role of Social Work in Primary Care Teams in Ontario, Canada

2023· article· en· W4388736015 sur OpenAlexaboutno aff
Rachelle Ashcroft, Simon Lam, Nele Feryn, Deepy Sur, Sally Abudiab, Peter Sheffield, Jennifer Rayner, Kavita Mehta, Judith K. Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workContext (archaeology)Mental healthBiopsychosocial modelFocus groupHealth carePsychologyNursingMedical educationApplied psychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: In primary care teams in Ontario, Canada, social workers are important members involved in the provision of mental health support through early identification, treatment, counselling, follow-up, and recovery. Social workers also bring a biopsychosocial perspective that recognizes the importance of the social determinants of health on patient care. The COVID-19 pandemic significantly impacted social work practice due to expanding complexities of patients, transitioning to virtual care, adapting in-person services, and increasing burnout to provider well-being. Examining the daily practice of social work practice in primary care teams will enable social workers to better meet the robust mental health and complex patient needs, as well as how social workers contribute to interprofessional collaborations. Objective: To describe the current state of the role of social work practice and recommend how to optimize input of social workers in primary care Study Design: Mixed-methods study consisting of a cross-sectional, online survey with open and closed-ended questions, as well as descriptive qualitative focus groups. Eligible participants were Ontario social workers working in primary care teams. Results: We conducted 10 focus groups with 57 participants; and our survey had 170 respondents. Participants noted a preference for in-person interactions with their teams while also recognizing the importance of maintaining virtual communication to support team collaboration. Participants highlighted the need to enhance tracking of social work contributions and acknowledge time required to complete non-clinical work, like documentation and case consultations. Increase in case complexities and mental health needs among patients resulted in higher demand for social work services which can further be optimized. Many social workers provide informal leadership and participants expressed the need for more formal leadership opportunities and recognition of leadership work. Participants also shared the importance of feeling valued through access to supervision, fair compensation, and work flexibility. Conclusions: Social workers in primary care had a crucial role during the COVID-19 pandemic in leading and contributing to addressing increased patient needs and enhanced team collaboration. It will be important to optimize the role of social work and address ongoing challenges related to retention of social workers in primary care teams.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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