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Enregistrement W8164154 · doi:10.1177/070674371105600901

An Overview of Evidence-Based Mental Health

2011· letter· en· W8164154 sur OpenAlexvenueno aff
William C. Torrey, Robert E. Drake

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyPsychiatryMEDLINEMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can J Psychiatry. 2011;56(9):511-513. The preceding articles by Dr Rob Whitley and colleagues' and by Dr Eric A Latimer and colleagues2 review 2 critical aspects of evidence-based mental health (EBMH): incorporating recovery ideology and cultural diversity into research-supported practices. Striving for more effective mental health care will entail addressing these and other challenges. As the US Institute of Medicine3 described the situation, gap between what can and should be and what exists is so large that ... it constitutes a chasm.p 30 In this editorial, we identify 4 other contextual aspects of offering EBMH: practice implementation, decision making, program management, and systems oversight. For each, we describe the issue, the current state of mental health services, and possible future directions. Evidence-Based Practice Implementation Clinicians and program leaders want to support the recovery of their clients by offering practices that consistently promote the outcomes their clients seek. However, even for motivated implementers, the process of establishing a new evidence-based service is complex.4 Important facets of implementation outcome include practice acceptability, appropriateness, fidelity, affordability, and penetration.5 Current approaches to implementation encompass a combination of manuals, fidelity reviews, learning collaboratives, and regional technical assistance centres.6 Technical assistance centres are at the heart of efforts in most regions. Consultants in these centres provide local programs with administrative guidelines and advice, training of new clinicians, ongoing supervision by telephone, and regular visits to monitor progress and suggest further strategies.7,8 This approach has been moderately successful9 and has qualitative research support.7,10,11 However, the science of implementation is very young - the field needs rigorous evidence regarding implementation strategies.12 Emerging strategies for getting evidence-based practices (EBPs) to those who need them emphasize information technology, such as distance learning, telemedicine, computerized self-treatment, and electronic decision supports.13 In theory, electronic systems can incorporate evidence-based guidelines, individual tailoring (now called personalized medicine), and training for clinicians while they are providing services.14,15 Further, electronic records permit direct measurement of aspects of implementation, such as screening and practice penetration (the per cent of people who get a needed screening or service). Evidence-Based Decision Making High-quality health care decisions integrate patient preference, clinical judgment, and the constantly expanding corpus of scientific knowledge.3 Nevertheless, today most decisions rely on clinician judgment alone. Few practice sites routinely ask patients about their preferences.16 The scientific knowledge base is accessible, but using it requires a systematic approach to framing the clinical question, finding the current research, evaluating the quality of the research, deciding if the research applies to the current patient and situation, and using the research in a process of shared decision making.17 Mental health practitioners can master the techniques of evidence-based decision making,'8 but several common barriers reduce their use in everyday practice; for example, time constraints and lack of computer access. The fundamental challenge is to get patient preference, health status (symptoms, function, and side effects), and the relevant scientific evidence to the patient and the clinician in understandable formats at the time when a decision needs to be made.'9 To have direct impact on routine care, the clinician and the patient would need to be able to enter the patient's personal data, specify the question, and access the relevant evidence immediately. This kind of access to patient-relevant, up-to-date science is impossible now because current methods for asking and answering the questions are too complex and time-consuming for most real-world settings. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0190,016
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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