バージニア州ヘルスケアシステムにおけるプライマリケアメンタルヘルス統合（PC-MHI）の準備の決定要因

背景：うつ病管理は、プライマリケア（PC）の設定にとって困難な場合があります。うつ病のケアにはいくつかのエビデンスに基づいたモデルが存在しますが、PCの実践特性、モデルの特性、およびモデルの採用に関する実践の選択についてはほとんど知られていません。 目的：3つの退役軍人問題（VA）が封じ込められたうつ病ケアモデルを調査し、VA PCクリニックのモデルの組織の準備と実装の理論的に固定された尺度との関係をテストしました。 設計：1）3つのVAに承認されたうつ病ケアモデルの定性的評価、2）2007年に225 VA中程度から大規模なPCプラクティスからのリーダーの横断調査。 主な測定：リソースの妥当性、変化の動機、スタッフの属性、および組織の環境に関連するPCの準備要因を評価しました。結果として、VAエンドールモデルの1つの実装を測定しました。コロケーション、うつ病のイニシアチブを効果的なソリューション（TIDES）、および行動健康ラボ（BHL）に翻訳しました。二変量を実行し、可能な場合は、各モデルの準備因子の多変量解析を実行しました。 主な結果：コロケーションは、PCに物理的に位置するメンタルヘルスの専門家との比較的単純な配置です。潮とBHLはより複雑です。彼らは、エビデンスに基づいた共同ケアの原則に基づいて標準化された評価とケア管理を使用しますが、組織の要件が異なります。2007年までに、107（47.5％）のクリニックがコロケーション、39（17.3％）の潮、17（7.6％）BHLを実装しました。品質改善プロセス（OR 2.30、[1.36、3.87]、p = 0.002）またはうつ病臨床医のチャンピオン（OR 2.36、[1.14、4.88]、p = 0.02）を確立したことが、コロケーションと関連していました。潮を承認したVA地域ネットワーク（OR 8.42、[3.69、19.26]、p <0.001）に位置することは、潮の実装に関連していました。PCスタッフに対する心理学者または精神科医の存在、財政的十分性の向上、またはより大きな空間的充足は、BHLの実装に関連していました。 結論：うつ病モデルの準備要因と特性の両方がモデルの採用に影響します。モデルのシンプルさを大きくすると、地元の品質改善の取り組みの中でコロケーションが魅力的になる可能性があります。地域ネットワークを介した普及は、潮などのより複雑なモデルに効果的です。

BACKGROUND: Depression management can be challenging for primary care (PC) settings. While several evidence-based models exist for depression care, little is known about the relationships between PC practice characteristics, model characteristics, and the practice's choices regarding model adoption. OBJECTIVE: We examined three Veterans Affairs (VA)-endorsed depression care models and tested the relationships between theoretically-anchored measures of organizational readiness and implementation of the models in VA PC clinics. DESIGN: 1) Qualitative assessment of the three VA-endorsed depression care models, 2) Cross-sectional survey of leaders from 225 VA medium-to-large PC practices, both in 2007. MAIN MEASURES: We assessed PC readiness factors related to resource adequacy, motivation for change, staff attributes, and organizational climate. As outcomes, we measured implementation of one of the VA-endorsed models: collocation, Translating Initiatives in Depression into Effective Solutions (TIDES), and Behavioral Health Lab (BHL). We performed bivariate and, when possible, multivariate analyses of readiness factors for each model. KEY RESULTS: Collocation is a relatively simple arrangement with a mental health specialist physically located in PC. TIDES and BHL are more complex; they use standardized assessments and care management based on evidence-based collaborative care principles, but with different organizational requirements. By 2007, 107 (47.5 %) clinics had implemented collocation, 39 (17.3 %) TIDES, and 17 (7.6 %) BHL. Having established quality improvement processes (OR 2.30, [1.36, 3.87], p = 0.002) or a depression clinician champion (OR 2.36, [1.14, 4.88], p = 0.02) was associated with collocation. Being located in a VA regional network that endorsed TIDES (OR 8.42, [3.69, 19.26], p < 0.001) was associated with TIDES implementation. The presence of psychologists or psychiatrists on PC staff, greater financial sufficiency, or greater spatial sufficiency was associated with BHL implementation. CONCLUSIONS: Both readiness factors and characteristics of depression care models influence model adoption. Greater model simplicity may make collocation attractive within local quality improvement efforts. Dissemination through regional networks may be effective for more complex models such as TIDES.