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Enregistrement W4409415993 · doi:10.1101/2025.04.13.25323641

Quantifying Care, Qualifying Experiences: A Systematic Review of Measurement-Based Care in Psychiatry from Patient and Provider Perspectives

2025· review· en· W4409415993 sur OpenAlexaff
Ayan Dey, Ze’ev Lewis, Joshua Posel, Ruihong Pan, Karen Wang

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient carePsychologySystematic reviewNursingMedicineMEDLINEPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This systematic review synthesizes clinician and patient perspectives on the benefits and drawbacks of measurement-based care (MBC) in psychiatry. Study Selection and Analysis: We searched Ovid MEDLINE, EMBASE, EBM Reviews, APA PsychINFO, and CINAHL databases from inception to January 2024. After screening 1643 titles and abstracts, 47 full papers were reviewed, and 23 studies were ultimately included. Quality assessment was conducted using the Mixed Methods Appraisal Tool, and key patterns were extracted using thematic analysis. Findings: The review reflects opinions of 746 patients and 2804 clinicians across various settings. Patients valued MBC for enhancing communication, self-awareness, and reducing stigma. However, they expressed concerns about the adequacy of measures in reflecting their clinical state and uncertainty about how responses influence treatment decisions. Clinicians appreciated MBC for improving patient involvement, tracking treatment response, and enhancing communication efficiency. Concerns included inadequate capture of clinical complexity, potential reporting biases, time constraints, insufficient training, and concerns with respect to data usage and privacy. Conclusions: While patients and clinicians recognize significant benefits, including enhanced communication, improved insight, and more structured clinical decision-making, they also identify important limitations. These include concerns about the adequacy of scales to capture complex clinical presentations, potential impacts on the therapeutic alliance, and increased administrative burden. Moving forward, successful integration of MBC into routine care will require addressing these challenges through improved clinician training, clear guidelines for interpretation, greater transparency with respect to how data will be used, and more seamless integration with existing clinical workflows.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0150,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
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