Development of an Instrument to Measure the Level of Evidence-based Practice in Clinical Mental Health Services
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: While systems of care are identifying the need to employ evidence-based modes of treatment, there are to date few instruments designed to measure the degree to which clinicians apply evidence-based interventions. The interventions survey was designed to tap each clinicians’ understanding of evidence-based interventions and the degree to which they identify theory in relation to evidence-based intervention and diagnosis. Method: A literature review was conducted to identify evidence-based interventions. Search strategies included meta-analyses that focused on systematic review of a range of databases. Emphasis in the survey's design was placed on linking evidence-based interventions, diagnosis and theoretical orientations. Clinicians (n = 118) could select among a range of options including evidence-based interventions for specific diagnoses. In addition to mapping evidence to interventions by diagnosis, results include a report of index modal interventions used by staff by type (individual, group, family) and diagnosis. The higher the index reported (range 0-1) the greater the variation of interventions by diagnoses. Results: Forty percent of clinical staff favored more that one type of family therapy for different diagnoses, and 35% of staff favored more than one type of group therapy for different diagnoses, whereas about 30% of staff varied their choice of individual intervention as a function of diagnosis. Conclusions: The results indicate that the survey is able to tap a range of clinicians’ theoretical orientations and knowledge of evidence-based practices related to child and adolescent mental health interventions.
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 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 | 0,123 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».