Time, diagnosis, and medication: The institutional circuit of billing in community mental health care
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the social organization of Psychiatric Mental Health Nurse Practitioners' (PMHNPs') practice in community mental health care settings. Using institutional ethnography (IE), we examined the everyday work practices of PMHNPs to uncover the ruling relations that govern their work with patients with serious mental illness who live within conditions of poverty, violence, houselessness, and discrimination. Nine PMHNPs from outpatient community mental health clinics in a large California city participated in the study. Data collection included in-depth interviews, clinic observations, and analysis of relevant clinical and organizational texts. The analysis revealed how the mental health system's electronic health record (EHR) organizes PMHNPs' work by time, diagnosis, and medication to align their patient care with billing requirements. The Specialty Mental Health Services Medi-Cal Billing Manual and the DSM-5-TR serve as key governing texts that dictate clinical documentation standards and prioritize diagnosis and medication in the interest of revenue generation. At the same time, only some of the time spent on this work is reimbursable. The EHR organizes an institutional circuit focused on billing, which is often at odds with patients' embodied lives, experiences, and needs. PMHNPs must then mediate between this ruling relation and what they know patients need. This study contributes to the literature on the social organization of mental health care in support of advocating for policy reforms that recognize the comprehensive needs of individuals with serious mental illnesses.
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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 | 0,018 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».