Stepped Care: A Method to Deliver Increased Access to Psychological Therapies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To introduce stepped care as a method of organizing the delivery of treatments, and to consider the factors necessary for implementation. METHOD: Stepped care is described within the context of strategies such as collaborative care that aim to increase access to mental health care through the improved coordination of care between primary and specialist mental health services. Results from the implementation of stepped care in the United Kingdom and elsewhere are used to highlight the factors required for introducing stepped care into routine services. Issues to address when implementing high-volume services for common mental health problems are derived from this experience. RESULTS: Stepped care sits within the continuum of organizational systems, from situations where responsibility rests almost entirely with primary care clinicians to systems where all patients are managed by specialists for the entire duration of their treatment. Its core principles of delivering low-burden treatments first, followed by careful patient progress monitoring to step patients up to more intensive treatment, are easy to articulate but lead to considerable implementation diversity when services attempt to work in this manner. Services need to ensure they have specific staff competency training, including skills in delivering evidence-based treatments, access to telephony, and smart patient management informatics systems. CONCLUSIONS: Stepped care can provide the delivery system for supported self-management. To be successful, health systems need high levels of clinical outcome data and appropriately trained workers. Further attention is required to ensure equity of access and to reduce patient attrition in these systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».