Child and Adolescent Mental Health Service Management Strategies that may Influence Wait Times.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To describe the strategies employed by child mental health agencies to manage service demands; (2) to determine whether the types of strategies used are related to meeting Canadian Psychiatric Association (CPA) benchmarks and wait times; and, (3) to determine whether the types of strategies used are related to agency characteristics. METHODS: An online questionnaire was distributed to 379 agencies providing child mental health services in Canada. The survey inquired about agency characteristics, wait times, ability to meet benchmarks and a series of strategies which may impact wait times. Spearman's rank correlations were used to determine relationships between variables. RESULTS: One hundred thirteen agencies returned adequately completed surveys (29.8%). Collaborating with other agencies/providers and referring families to self-help resources were the most commonly endorsed strategies. The use of more upstream/ pre-waitlist strategies was related to the ability to meet CPA benchmarks for urgent cases. No cluster of strategies was related to estimated wait times. Restriction strategies were most consistently related to agency size. CONCLUSIONS: Multiple strategies were endorsed by many agencies, but very few demonstrated relationships to wait time variables. Rigorous evaluation of commonly used service strategies are required to determine whether any positive impacts are being obtained by such efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».