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Enregistrement W4405484376 · doi:10.1016/j.ajp.2024.104347

Implementing a collaborative care model for child and adolescent mental health in Qatar: Addressing workforce and access challenges

2024· article· en· W4405484376 sur OpenAlexaff
Mohamed Adil Shah Khoodoruth, Widaad Nuzhah Chut-Kai Khoodoruth

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHamad Medical Corporation
Mots-clésWorkforceMental healthPsychologyNursingMedicineMedical educationPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child and adolescent mental health disorders in Qatar remain significantly underserved due to a critical shortage of specialists, stigma, and logistical barriers. This paper proposes implementing a Collaborative Care Model (CoCM) within Qatar’s primary care settings, leveraging existing infrastructure, such as the CERNER electronic health record system, and innovations like telepsychiatry and AI-driven tools. The model integrates task-sharing among interdisciplinary teams to enhance accessibility and continuity of care. This commentary explores the model’s feasibility, addressing challenges like workforce shortages and psychotropic prescribing processes. The proposed CoCM offers a sustainable solution to improve youth mental health outcomes and reduce systemic disparities. • A Collaborative Care Model tailored for child and adolescent mental health in Qatar is proposed. • Leveraging EHR and telepsychiatry could enhance care coordination and integration. • Interdisciplinary task-sharing could address workforce shortages in child psychiatry. • Community partnerships and digital health tools could reduce stigma and improve access. • Challenges like psychotropic prescribing and training needs are discussed.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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