La prise en charge des troubles de santé mentale par les omnipraticiens du Québec
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIF: Cette recherche vise à documenter la prise en charge des troubles mentaux (TM) par les omnipraticiens. TYPE D’ÉTUDE: Il s’agit d’une étude mixte intégrant un questionnaire auto-administré et des entrevues qualitatives. La banque de données administratives des actes médicaux de la Régie de l’assurance maladie du Québec a aussi été analysée. CONTEXTE: La province de Québec. PARTICIPANTS: Un total de 1415 omnipraticiens de différents lieux de pratiques ont été sollicités pour le questionnaire; 970 ont été rejoints. Un sous-groupe de 60 omnipraticiens a été rejoint pour les entrevues. PRINCIPAUX PARAMÈTRES À L'ÉTUDE: La prévalence annuelle des consultations reliées à des TM courants (TMC) ou graves (TMG), les pratiques cliniques, les pratiques de collaboration, les facteurs facilitant ou entravant la prise en charge des TM, ainsi que les recommandations pour l’amélioration du système de soins. RÉSULTATS: Le taux de réponse a été de 41% (n = 398 omnipraticiens) pour le questionnaire et de 63% (n = 60) pour les entrevues. Environ 25 % des visites chez les omnipraticiens sont associées à des TM. Presque tous les omnipraticiens prennent en charge des TMC et se sentent compétents pour le faire, à l’inverse de la situation retrouvée pour les TMG. Près de 20 % des TMC sont référés (principalement à des intervenants psychosociaux), alors que près de 75 % des TMG sont référés (surtout en psychiatrie et à l’urgence). Plus de 50 % des omnipraticiens affirment n’entretenir aucun contact avec l’une ou l’autre des ressources de santé mentale. Plusieurs facteurs influencent la prise en charge des TM: les profils des patients (complexité des TM, troubles concomitants); les caractéristiques des omnipraticiens (réseau informel, formation); la culture professionnelle (travail en silo, mécanismes cliniques formalisés); le milieu institutionnel (multidisciplinarité, salariat); l’organisation des services (ressources; coordination formalisée) et l’environnement (politiques). CONCLUSION: Le rôle clé des omnipraticiens et leur soutien à la prise en charge des TM ont été démontrés, spécifiquement pour les TMC. Pour une prise en charge optimale des soins primaires de santé mentale, des stratégies à composantes multiples, dont les soins partagés, devraient être davantage déployées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".