Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based in the multicultural context of Montreal, Quebec, Canada, this article reviews shared care and collaborative care models which privilege consultations between primary and specialty care in children's mental health. An overview of Canada's two largest child psychiatric epidemiological studies outlines the nonclinical community prevalence in Ontario (18.5%) and Quebec (15%) of children's mental health problems along with salient family and community risk factors. Given the high prevalence of children's mental health problems and the burden of care undertaken by primary care practitioners, the interface between the first line of care and mental health services is crucial yet often characterized by poor communication, a lack of mutual comprehension, and limited collaboration. Collaborative mental health care has been defined as “a family physician or other primary care provider working together with a psychiatrist or other mental health worker in a mutually supportive partnership.” This definition is extended to describe a spectrum of partnerships in child and adolescent psychiatry (CAP): shared care, collaborative care, and related collaborative community practices. The author's experience with these models is presented with an overview of a pilot study on CAP shared care in Montreal. Two other recent trends in Quebec are explored: an innovation called “Medical Specialists Responding in Child and Adolescent Psychiatry” for community mental health-care teams and the pair aidant or “peer helper” model reaching out to patients and families with a member who suffers from mental health problem to serve as a helper, a model, and part of the support network.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».