Generalizability of the Individual Placement and Support (IPS) model of supported employment outside the US
Notice bibliographique
Résumé
While reviews of controlled studies of the Individual Placement and Support (IPS) model of supported employment for clients with severe mental illness have documented its effectiveness in the US, its generalizability to other countries has not been systematically evaluated. This is the first review to compare US to non-US studies. We identified 15 randomized controlled trials of IPS programs, 9 in the US and 6 outside the US. We examined competitive employment outcomes, including employment rate, days to first job, weeks worked during follow-up, and hours worked. We also considered noncompetitive employment, program retention, and nonvocational outcomes. IPS programs had significantly better outcomes across a range of competitive employment indicators and higher retention in services than control groups. The overall competitive employment rate for IPS clients in US studies was significantly higher than in non-US studies (62% vs. 47%). The consistently positive competitive employment outcomes strongly favoring IPS over a range of comparison programs in a group of international studies suggest that IPS is an evidence-based practice that may transport well into new settings as long as programs achieve high fidelity to the IPS model, but further research is needed on international adaptations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,372 | 0,585 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».