Best Practices for Non‐Pharmacological Treatments for Older Adults in the Geriatric Mental Health Outpatient Services (GMHOS) at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Geriatric Mental Health Outpatient Services (GMHOS) at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) in Toronto, Ontario, deliver evidence-based care to older adults with complex mental health conditions. GMHOS currently offers limited group programming tailored to the unique needs of its four outpatient clinics: Neuropsychiatry, Memory, Late Life Anxiety and Mood Disorders and General Geriatrics. Existing therapies, such as "Learning the Ropes" and "Goal Management Training," address cognitive and emotional needs but leave significant gaps for conditions like anxiety, depression, and dementia. Challenges related to resources and accessibility further constrain scalability. This quality improvement project aims to (1) gather insights from current GMHOS program facilitators regarding usability, satisfaction, effectiveness, and areas for improvement, and (2) conduct a literature review of academic research to identify evidence-based, nonpharmacological interventions delivered in outpatient settings that can enhance mental health outcomes for geriatric patients. METHOD: A mixed-methods approach was employed. Structured questionnaires were administered to GMHOS group facilitators to collect feedback on current programming using validated recovery-oriented tools, including the American Association of Community Psychiatrist Recovery-Oriented Service Evaluation (AACP-ROSE) and the Consumer Recovery Outcomes System (CROS). A comprehensive literature search was also conducted by a research librarian using PubMed and PsycINFO databases to identify evidence-based nonpharmacological therapies for outpatient geriatric mental health care. RESULT: Facilitators identified strengths in current programs, such as reminiscence therapy and art-based interventions, in promoting engagement and emotional well-being. However, they identified gaps in addressing cultural diversity, scalability, and accessibility. Suggested improvements included participant-driven activities, structured goal-setting, and enhanced staff training. Preliminary findings from the literature review identified therapies such as Yoga-Cognitive Behavioral Therapy (Y-CBT), Cognitive Stimulation Therapy (CST), mindfulness-based interventions, and life review therapy as effective for addressing conditions like anxiety, depression, and dementia. CONCLUSION: Facilitator feedback and evidence from the literature emphasize the importance of tailoring interventions to participant needs while fostering scalable and inclusive approaches. Integrating evidence-based therapies like Y-CBT and CST alongside enhancements to existing programs can address critical service gaps in GMHOS. Future steps include piloting new therapies, evaluating their long-term impacts, and ensuring sustained improvement in outcomes for geriatric outpatients.
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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 | 0,024 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».