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Enregistrement W2093770435 · doi:10.1037/0002-9432.76.3.367

Who uses consumer-run self-help organizations?

2006· article· en· W2093770435 sur OpenAlexafffundabout
Paula Goering, Janet Durbin, C. Tess Sheldon, Joanna Ochocka, Geoffrey Nelson, Terry Krupa

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Orthopsychiatry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensQueen's UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health AssociationOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésAssertive community treatmentMental illnessMental healthPopulationPsychologyService (business)Sample (material)MedicinePsychiatryBusinessMarketingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multisite evaluation of community mental health services is used to answer two questions: (a) How do diagnosis, functioning, and self-assessments of consumer/survivor initiative (CSI) and assertive community treatment (ACT) participants compare?, and (b) What other supports/services are CSI and ACT participants using? The sample is from an Ontario evaluation of consumer/survivor peer initiatives in four communities (n=73). The reference group is new (n=48) and ongoing (n=134) clients of four ACT teams. Self-help organizations are serving a broader population of individuals who include a significant subgroup of persons with severe mental illness along with others with a mixed picture of higher functioning and greater instability. There is little overlap in the use of these modes of service delivery, which suggests that maintaining options within systems of care is critical to ensuring coverage and access for the broader population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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