Implementing a Canadian shared-care ADHD program in Beijing: Barriers and facilitators to consider prior to start-up
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The shared care pathway for ADHD is a program developed in Canada with two main strategies: (a) implement a shared care pathway between general practitioners (GPs) and specialists, and (b) step up or down care so that the patient is treated at the most appropriate level of care, depending on the complexity or outcome of their illness. The current study aims to identify the challenges and facilitators of implementing this program in a Chinese mental health service setting. Methods Two focus groups were conducted using semi-structured interviews with a total of 7 health care providers in Beijing. An adapted grounded theory methodology using open-ended, axial and selective coding was used for data analysis. Results We identified three main levels related to barriers and facilitators: (1) a sociocultural level of patients' and health care providers' perspectives; (2) a structural level related to internal and external organizational environments; (3) and the level of the intervention itself with its characteristics. The project is generally aligned with the mandates and goals of the health system, but two of the main obstacles are the varying qualifications of physicians in hospitals of different levels, implying different needs and flexible and adapted training programs, and the lack of appropriate patient referral systems between the different hospital levels. Conclusion Our study highlights the importance of consultation to obtain a "lay of the land" for deciding on the implementation steps of an a priori well accepted model of 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».