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Enregistrement W2010745443 · doi:10.1002/jcop.10001

Considering a multisite study? How to take the leap and have a soft landing

2002· article· en· W2010745443 sur OpenAlexaff
Carolyn S. Dewa, Janet Durbin, Donald Wasylenki, Joanna Ochocka, Shirley Eastabrook, Katherine Boydell, Paula Goering

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenQueen's UniversitySickKids FoundationUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationMental healthPsychological interventionPlan (archaeology)Set (abstract data type)PsychologyPublic relationsEmpirical researchApplied psychologyProcess managementManagement scienceKnowledge managementComputer scienceBusinessPolitical scienceNursingMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although most policymakers agree that a fundamental goal of the mental health system is to provide integrated community‐based services, there is little empirical evidence with which to plan such a system. Studies in the community mental health literature have not used a standard set of evaluation methods. One way of addressing this gap is through a multisite program evaluation in which multiple sites and programs evaluate the same outcomes using the same instruments and time frame. The proposition of introducing the same study design in different settings and programs is deceptively straightforward. The difficulty is not in the conceptualization but in the implementation. This article examines the factors that act as implementation barriers, how are they magnified in a multisite study design, and how they can be successfully addressed. In discussing the issue of study design, this article considers processes used to address six major types of barriers to conducting collaborative studies identified by Lancaster or Lancaster's six Cs—contribution, communication, compatibility, consensus, credit, and commitment. A case study approach is used to examine implementation of a multisite community mental health evaluation of services and supports (case management, self‐help initiatives, crisis interventions) represented by six independent evaluations of 15 community health programs. A principal finding was that one of the main vehicles to a successful multisite project is participation. It is only through participation that Lancaster's six Cs can be addressed. Key factors in large, geographically dispersed, and diverse groups include the use of advisory committees, explicit criteria and opportunities for participation, reliance on all modes of communication, and valuing informal interactions. The article concludes that whereas modern technology has assisted in making complicated research designs feasible, the operationalization of timeless virtues such as mutual respect and trust, flexibility, and commitment make them successful. © 2002 John Wiley & Sons, Inc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,643
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,735
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6430,735
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,008
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0320,047
Communication savante0,0480,065
Science ouverte0,0210,046
Intégrité de la recherche0,0530,057
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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.

Tête enseignante Opus0,808
Tête enseignante GPT0,696
Écart entre enseignants0,111 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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