Evidence-based training in treatment treatments: The case of pediatric psychopharmacology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Despite major research advances in pediatric psychopharmacology and psychotherapy over the last 20 years, the lack of well-trained specialists has posed almost insurmountable barriers to many children and families from receiving high-quality, evidence-based assessment and treatments. The REACH Institute, an international non-profit organization dedicated to disseminating evidence-based treatments, has developed portable, effective methods to train primary care and specialty health providers in pediatric psychopharmacology and psychotherapies. Objectives To develop effective, scientifically-proven methods for teaching and disseminating evidence-based treatments. Aims To develop, disseminate, and evaluate high quality approaches for teaching primary care and specialty mental health practitioners in pediatric psychopharmacology. Methods Using novel approaches grounded in scientific behavioral change technologies, over 700 health care providers have been trained in evidence-based pediatric psychopharmacology in sites across multiple countries, including the US, Canada, and Norway. All trainings are rigorously evaluated for changes in health care practitioners' behaviors and clinical practices, including within an NIH-funded randomized controlled trial (RCT). Results Trainings have been very well-received across multiple countries, requiring only minor adaptations. These trainings have been effective in yielding changes in health care practitioners abilities and actual clinical practices, enabling more children to access appropriate pediatric psychopharmacology. Conclusions Effective and disseminable methods for changing health care practitioners behaviors in applying pediatric psychopharmacology treatments are possible, and can be adapted to different countries, languages, and cultural contexts.
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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 | 0,167 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».