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Enregistrement W2030320564 · doi:10.1192/pb.bp.107.017756

Routine measurement of mental health service outcomes: Health of the Nation Outcome Scales in Nova Scotia

2008· article· en· W2030320564 sur OpenAlexfundaboutno aff
Leslie Anne Campbell, Heather Robertson, Doug Crossman, Karen Martin, John H. Campbell

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Bulletin · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésNova scotiaMental healthMedicineService (business)GlossaryFamily medicineMental health serviceOutcome (game theory)NursingPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims and Method Although the Health of the Nation Outcome Scales (HoNOS) were designed for routine clinical use, completion rates in clinical settings rarely exceed 60%. We evaluated two initiatives to increase completion rates: timely feedback to clinicians, useful at individual, team and service levels, and improved supporting materials (tabulated glossaries for all versions covering the life-span). Results Clinicians in South Shore Health district provided ratings on all outpatient referrals over 12 months as part of routine care. Data were captured using the Nova Scotia routine administrative data system. Completion rates rose from 61% to 86% ( n =1190). Clinicians' ratings of the instrument's ease of use were significantly improved. Clinical Implications Use of a tabulated glossary and enhanced feedback of clinically useful information improved clinician support for the routine measurement of health outcomes with HoNOS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,276 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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