Modeling Parenting Programs as an Interim Service for Families Waiting for Children's Mental Health Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Using a discrete choice conjoint experiment, we explored the design of parenting programs as an interim strategy for families waiting for children's mental health treatment. Latent class analysis yielded 4 segments with different design preferences. Simulations predicted the Fast-Paced Personal Contact segment, 22.1% of the sample, would prefer weekly therapist-led parenting groups. The Moderate-Paced Personal Contact segment (24.7%) preferred twice-monthly therapist-led parenting groups with twice-monthly lessons. The Moderate-Paced E-Contact segment (36.3%), preferred weekly to twice-monthly contacts, e-mail networking, and a program combining therapist-led sessions with the support of a computerized telephone e-coach. The Slow-Paced E-Contact segment (16.9%) preferred an approach combining monthly therapist-led sessions, e-coaching, and e-mail networking with other parents. Simulations predicted 45.3% of parents would utilize an option combining 5 therapist coaching calls with 5 e-coaching calls, a model that could reduce costs and extend the availability of interim services. Although 41.0% preferred weekly pacing, 58% were predicted to choose an interim parenting service conducted at a twice-monthly to monthly pace. The results of this study suggest that developing interim services reflecting parental preferences requires a choice of formats that includes parenting groups, telephone-coached distance programs, and e-coaching options conducted at a flexible pace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».