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Enregistrement W4390942596 · doi:10.5334/ijic.icic23671

Collaborative Networks: a Pragmatic and Innovative Approach to Meet the Mental Health and Addictions Care Crisis

2023· article· en· W4390942596 sur OpenAlexaffabout
Sarah Jarmain, Eric Wong, Judith Ann Francis, Lisa Vreugdenhil, Arlene G. MacDougall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern UniversityThames Valley Children's Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthContext (archaeology)TelepsychiatryHealth careMedicineCollaborative CareNursingAddictionTelehealthTelemedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: In this highly interactive workshop, participants will learn how a unique implementation of the University of Washington AIMS Centre Collaborative Care Model (CoCM) for Mental Health and Addictions, within an interdisciplinary primary care setting, can improve access, clinical outcomes, and patient satisfaction by leveraging a population health approach, care management, and digital health technologies through creation of a network across organizations using existing resources. Background and Context: Mental health and substance use disorders are the leading cause of years lost to disability globally (Whiteford, 2013) and have significantly increased due to the impacts of the COVID-19 pandemic. Within the London-Middlesex region we are in crisis with local emergency rooms and psychiatric inpatient programs that are chronically over-capacity. London Canada is a mid-sized city within a largely rural county. Hospital based mental health services are organized between two large academic hospitals with acute services at one and tertiary care at another. There is also a small regional hospital without dedicated psychiatric services. There are several community and mental health addiction services but limited access to community psychiatry. Primary care has experienced significant challenges accessing psychiatry with wait times often over a year, and a fragmented mental health system that they find hard to navigate, with limited communication and coordination. Collaborative or integrated care has a strong research base demonstrating better short- and long-term clinical outcomes, across a variety of settings, for primary care patients with depression and anxiety, and was seen as an opportunity to improve access and care. Audience: Patient/family caregivers, clinicians, health leaders, policy makers Workshop Outline (90 minutes) Implementation and Evaluation Model (30 minutes) This workshop will introduce our unique model of collaborative mental health care which incorporates traditional collaborative care elements, a population health focus grounded in measurement-based care, the use of care manager roles, and virtual care technologies. Our model builds a virtual team with linkages between acute and tertiary care psychiatry, primary care, and community mental health and addictions creating an integrated care delivery network, within existing resources. Our methodology incorporates social innovation, and human centred design (partnering with patients/family caregivers, clinicians, and health care leaders). We have developed a framework for sustainably capturing real-world evaluation outcomes (patient/provider/program/system outcomes) that will inform future spread and scale of the model. Engagement of Participants – Living Lab (45 minutes) + Take Aways (15 minutes) The workshop will function as a living lab for participants to contribute to the development of a value proposition canvas while discussing two patient journey maps - our current state of a fragmented, difficult-to-access mental health and addiction system, and our future state of a coordinated collaborative primary mental health care network embedded within a larger stepped and staged care model. The workshop will include discussion of how this model aligns with current mental health and addiction policy within Ontario and the Ontario Health Team strategy. Participants will be asked to identify how a collaborative network approach could be used to address a population health need within their own settings and context.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,354 · 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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