MARC

 008240612s2021      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016930957
■00520240214095843
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380123259
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI28545062
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a300.1
■1001  ▼aBuchanan,  Gretchen.
■24510▼aOptimizing  Integrated  Behavioral  Healthcare  Implementation  in  Primary  Care  Settings  Using  Latent  Class  Analysis▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Minnesota.  ▼c2021
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2021
■300    ▼a1  online  resource(139  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Piehler,  Timothy;August,  Gerald.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Minnesota,  2021.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aAccess  to  high-quality  behavioral  health  services  is  a  struggle  for  millions  of  Americans  and  an  ongoing  frustration  for  many  medical  and  mental  health  professionals  who  refer  for  or  provide  this  care.  Over  the  past  several  decades,  several  models  of  care  have  been  developed  in  attempts  to  improve  this  access,  but  with  varying  degrees  of  success  in  implementation  and  dissemination.  Integrated  behavioral  healthcare,  or  IBH,  is  an  umbrella  term  for  these  models,  which  aim  to  bring  mental  health  professionals  into  primary  care  medical  clinics  for  more  direct  mental  health  access.  The  current  research  consists  of  two  studies  that  examine  a  community  sample  of  102  primary  care  medical  clinics  that  were  in  varying  stages  of  implementation  of  the  IBH  practice  approach.  In  the  first  study,  I  used  latent  class  analysis  to  identify  classes  of  clinics  based  on  their  implementation  of  IBH  processes  and  structures  and  then  examined  the  influence  of  context  variables  on  the  likelihood  that  an  implementation  structure  will  result.  Results  were  four  classes  of  clinics:  Low  IBH,  Structural  IBH,  Partial  IBH,  and  Strong  IBH;  Partial  IBH  clinics  tended  to  be  more  rural,  in  smaller  organizations,  and  to  serve  lower  SES-risk  patients.  There  were  noticeable  differences  in  levels  of  implementation  for  many  of  the  components  of  IBH,  which  has  implications  for  supporting  current  and  future  IBH  implementation  projects  toward  success.  In  the  second  study,  I  explored  the  possibility  that  IBH  implementation  classes  moderate  health  disparities.  Results  indicated  that  IBH  may  improve  healthcare  management  in  some  disparate  situations,  but  that  IBH  alone  cannot  resolve  healthcare  disparities  and  is  likely  only  one  of  many  primary  care  innovations  that  practices  must  adopt  to  address  healthcare  disparities.
■590    ▼aSchool  code:  0130.
■650  4▼aSocial  research.
■650  4▼aHealth  care  management.
■650  4▼aTherapy.
■650  4▼aHealth  sciences.
■653    ▼aBehavioral  healthcare  access
■653    ▼aHealthcare  disparities
■653    ▼aIntegrated  behavioral  healthcare
■653    ▼aPractice  transformation
■653    ▼aPrimary  care  behavioral  health
■690    ▼a0344
■690    ▼a0769
■690    ▼a0212
■690    ▼a0566
■71020▼aUniversity  of  Minnesota▼bFamily  Social  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0130
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2021
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16930957▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books