Evaluating the Complex: Alternative Models and Measures for Evaluating Collaboration among Substance use Services with Mental Health, Primary Care and other Services and Sectors
Notice bibliographique
Résumé
Many planners and administrators now look to “collaboration” or “integration” as a solution, or at least a partial solution, to challenges related to access and delivery of substance use and mental health services and health services in general. Among the major constraints in identifying best practices in this area and recommending optimal evaluation strategies are the plethora of terms and concepts used in the literature to describe collaboration or integration as well as the many alternative approaches and outcome expectations. It is helpful, therefore, to follow concrete steps to plan the evaluation, including the engagement of multiple stakeholders in the planning process and subsequent execution of the evaluation. The concrete evaluation strategies employed can follow a traditional, often linear model, of impact and are often categorized under the common typologies of process, outcome or economic evaluations. Each approach examines different domains of interest and can be at the individual/service level or at the level of the overall treatment system. Other less traditional evaluation models and methods based on systems theory, complex adaptive systems and developmental evaluation have much to offer the evaluation of interventions aimed at improving the collaboration and integration of substance use services with other health and social services and sectors. Realist evaluation is a particularly helpful approach that integrates many of the traditional approaches with these other models and methods.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».