A Pilot Study of an Electronic Interprofessional Evidence-Based Care Planning Tool for Clients with Mental Health Problems and Addictions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health system must develop effective solutions to the growing challenges it faces with respect to individuals who suffer with mental health disorders and addictions. The purpose of this study was to evaluate the usability and potential impact on outcomes of a knowledge translation system aimed at improving client-centered, evidence-based care for hospitalized individuals with schizophrenia. METHODOLOGY: A pre-posttest design was used. The e-Volution-TREAT system was implemented on two inpatient units at a large mental health facility. Thirty-seven nurses, allied health workers, and physicians participated from two units. Data collection involved questionnaires, semistructured interviews, and observations. Thirty-eight consenting clients' outcome data were collected from organizational records. RESULTS: Overall, staff participants were very satisfied with the functions of the e-Volution-TREAT system. Barriers to using the system were identified by participants related to the work environment, to understaffing, equipment problems, discomfort with technology, and a focus on short-term rather than long-term goals. There was moderate uptake of guidelines related to social issues, and low uptake of guidelines related to family support and addictions. There were significant improvements in four client outcomes over time, specifically aggressive behavior, depression, withdrawal, and psychosis. CONCLUSIONS: In conclusion, users were overall satisfied with the e-Volution-TREAT system, although expressed challenges related to workload that interfered with time to utilize the system. It would be premature to conclude the change in client outcomes was related to the e-Volution-TREAT system without a randomized controlled trial with outcomes compared to a control group. Future research needs to incorporate strategies for modifying the context and engage clinicians who are in a position of influence to model change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».