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Enregistrement W2050245471 · doi:10.1080/0886571x.2010.500152

Predicting the Utilization of Intrusive Interventions at a Tertiary Residential Treatment Center

2010· article· en· W2050245471 sur OpenAlexaff
Shannon L. Stewart, Laura Theall, Albert Armieri, Christine Cullion

Notice bibliographique

RevueResidential Treatment for Children & Youth · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensWestern UniversityChild and Family Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionReceiptTertiary careIntervention (counseling)HarmMental healthMedicinePsychiatryPsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A model was tested to evaluate whether certain characteristics (sex, age at admission, abuse history, self harm history, externalizing, and functional impairment) can identify children/youth at highest risk for receiving intrusive interventions in residential care. Participants were 109 children/youth admitted to a tertiary mental health facility. The model predicted the receipt of intrusive interventions with 75.8% accuracy, identifying correctly 82.4% of the clients receiving intrusive interventions, and 68.2% not receiving any. The results indicated that younger males were more likely to be administered an intrusive intervention while in treatment, as well as those children/youth with a history of self harm. KEYWORDS: intrusive interventionchildren and youthresidential caremental health servicescrisis management

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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