Partnerships for better mental health worldwide: WPA recommendations on best practices in working with service users and family carers
Notice bibliographique
Résumé
WPA President M. Maj established the Task Force on Best Practice in Working with Service Users and Carers in 2008, chaired by H. Herrman. The Task Force had the remit to create recommendations for the international mental health community on how to develop successful partnership working. The work began with a review of literature on service user and carer involvement and partnership. This set out a range of considerations for good practice, including choice of appropriate terminology, clarifying the partnership process and identifying and reducing barriers to partnership working. Based on the literature review and on the shared knowledge in the Task Force, a set of ten recommendations for good practice was developed. These recommendations were the basis for a worldwide consultation of stakeholders with expertise as service users, families and carers, and the WPA Board and Council. The results showed a strong consensus across the international mental health community on the ten recommendations, with the strongest agreement coming from service users and carers. This general consensus gives a basis for Task Force plans to seek support for activities to promote shared work worldwide to identify best practice examples and create a resource to assist others to begin successful collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».