Discharge from secondary care services to primary care for adults with serious mental illness: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective transitions of patients from Secondary Care Services (SCSs) to primary care are necessary for optimization of resources and care. Factors that enable or restrict smooth transitions of individuals with Serious Mental Illness (SMI) to primary care from SCSs have not been comprehensively synthesized. METHODS: A scoping review was conducted to answer the questions (1) "What are the barriers and facilitators to discharge from SCSs to primary care for adults with SMI?" and (2) "What programs have been developed to support these transitions?". RESULTS: Barriers and facilitators of discharge included patient-, primary care capacity-, and transition Process/Support-related factors. Patient-related barriers and facilitators were most frequently reported. 11 discharge programs were reported across the evidence sources. The most frequently reported program components were the provision of additional mental health supports for the transition and development of care plans with relapse signatures and intervention plans. CONCLUSIONS: Established discharge programs should be comprehensively evaluated to determine their relative benefits. Furthermore, research should be expanded to evaluate barriers and facilitators to discharge and discharge programs in different national contexts and models of care. TRIAL REGISTRATION: The protocol for this scoping review is registered with the Open Science Framework ( https://doi.org/10.17605/OSF.IO/NBTMZ ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».