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Enregistrement W2069906495 · doi:10.1177/1049731514548038

When They Call, Will They Come? A Contextually Responsive Approach for Engaging Multistressed Families in an Urban Child Mental Health Center

2014· article· en· W2069906495 sur OpenAlexaff
Susan B. Stern, Margaret Walsh, Micaela Mercado, Kathryn S. Levene, Debra Pepler, Ashley Carr, Allison Heppell, Erin Lowe

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésMental healthContext (archaeology)PhonePsychologyAgency (philosophy)StressorInterviewMotivational interviewingApplied psychologyDevelopmental psychologyMedical educationClinical psychologyMedicinePsychiatryIntervention (counseling)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study examines the effect of an ecological and contextually responsive approach, during initial intake call, on engagement for multistressed families seeking child mental health services in an urban setting. Methods: Using a randomized design, parents were allocated to phone Intake As Usual (IAU) or Enhanced Engagement Phone Intake (EEPI). IAU consisted of a lengthy mandated standardized phone intake interview. EEPI, wrapped around the standard intake, was a flexible approach, attuning to the parent’s concerns, help-seeking experience, and stressors and incorporating problem-solving and motivational interviewing. Results: Controlling for child gender, child age, income, and marital status, parents in the EEPI condition were 3 times more likely to attend their initial face-to-face agency appointment and subsequent treatment services. Conclusions: This study contributes to building the evidence base for early engagement approaches responsive to families’ broader ecological context to ensure that vulnerable children and families access and receive benefits of treatment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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