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Enregistrement W4400886730 · doi:10.1080/10503307.2024.2378017

Is the Norwegian stepped care model for allocation of patients with mental health problems working as intended? A cross-sectional study

2024· article· en· W4400886730 sur OpenAlexaff
Martin Schevik Lindberg, Martin Brattmyr, Jakob Lundqvist, Stian Solem, Odin Hjemdal, Eirik Roos, Ane Bjøru Fjeldsæter, Þröstur Björgvinsson, Peter Cornish, Audun Havnen

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychiatric care and mental health services
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianMental healthMental health carePsychologyHealth carePsychiatryNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Stepped care models are frameworks for mental health care systems in several countries. According to Norwegian guidelines, individuals with mental health problems of mild severity should be treated in community mental health services, moderate severity in specialist mental health services, while complex/severe problems are often a shared responsibility. This study investigated whether patients are allocated as intended. METHODS: In a cross-sectional study, 4061 outpatients recruited from community- and specialist mental health services reported demographic variables, symptoms of anxiety/depression, functional impairment, health status, and sick leave status. The community sample consisted of two subsamples: mild/moderate problems and complex problems. RESULTS: There was substantial overlap (80%-99%) of symptoms, impairment, and health between community- and specialist mental health services. More impairment, worse health, lower age, and being male were associated with treatment at specialist level compared to community mild/moderate. Better health, being in a relationship, and lower age were associated with specialized treatment compared to community complex group. CONCLUSION: The limited association between treatment level and symptoms and functional impairment reveals inconsistencies between treatment guidelines and clinical practice. How the existing organization affects patient outcomes and satisfaction should be investigated further.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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