A Brief Scale to Assess Hospital Doctors' Attitudes toward Collaborative Care for Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Collaborative care may improve mental health management in hospital settings. However, no scales assess doctors' attitudes toward its 2 core components: mental health management by nonpsychiatric physicians and psychiatric consultation. Our objective was to develop and assess the reliability and validity of the Doctors' Attitudes Toward Collaborative Care for Mental Health (DACC-MH) Scale. METHOD: Fifteen items assessing doctors' attitudes toward management of mental health problems (10 items) and psychiatric consultation (5 items) were administered to 225 physicians and surgeons from a London hospital. Item responses were dichotomous (agree or disagree). Confirmatory factor analysis models were conducted using Mplus for dichotomous data to identify items for inclusion in the DACC-MH and to test the validity of the 2 hypothesized factors. Known-groups validity was tested by comparing scores of surgeons and physicians, as physicians have been shown to view mental health management and psychiatric consultation more favourably. RESULTS: The 8-item DACC-MH included a 4-item Attitudes Toward Management of Mental Health Problems factor (Cronbach's a = 0.65) and a 4-item Attitudes Toward Psychiatric Consultation factor (alpha = 0.67; overall scale alpha = 0.70). Model fit was good (chi2 = 12.7, df = 11, P = 0.31; Comparative Fit Index = 0.99; Tucker-Lewis Index = 0.99; root mean square error of approximation = 0.03) with all factor loadings of 0.46 or greater. As hypothesized, physician scores were significantly higher than surgeon scores on both subscales, indicating more positive attitudes toward management of mental health problems and psychiatric consultation. CONCLUSIONS: Preliminary evidence was found for the validity of the DACC-MH, which will facilitate efforts to evaluate readiness of doctors to engage in collaborative mental health care.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».