Embedding mental health interventions in early childhood education systems for at-risk preschoolers: an evidence to policy realist review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current early childhood systems of care are not geared to respond to the complex needs of preschoolers at risk for mental health problems in a timely, coordinated, multidisciplinary, and comprehensive fashion. Evidence-informed policy represents an opportunity for implementing prevention, promotion, and early intervention at the population or at-risk level. Exposure to risk factors as well as the presence of clinical disorders can derail the developmental trajectories of preschoolers, and problems may persist if left untreated. One way to address these multiple research-to-policy gaps are systematic reviews sensitive to context and knowledge user needs, such as the realist review. The realist review is an iterative process between research teams and knowledge users to build mid-level program theories in order to understand which interventions work best for whom and under what context. METHODS/DESIGN: The realist review employs five 'iterative' steps: (1) clarify scope, (2) search for evidence, (3) appraise primary studies and extract data, (4) synthesize the evidence, and (5) disseminate, implement, and evaluate evidence, to answer two research questions: What interventions improve mental health outcomes for preschoolers at risk for socio-emotional difficulties and under what circumstances do they work? and what are the best models of care for integrating mental health interventions within pre-existing early childhood education (ECE) services for at-risk children? Knowledge users and researchers will work together through each stage of the review starting with refining the questions through to decisions regarding program theory building, data extraction, analysis, and design of a policy dissemination plan. The initial questions will guide preliminary literature reviews, but subsequent more focused searches will be informed by knowledge users familiar with local needs and further building of explanatory program theories. DISCUSSION: Policy makers want to know what works best for whom, but are faced with a wide and disparate intervention literature for at-risk children. Applying evidence-based standards is a good start, but the chain of implementation between research results and how to match interventions sensitive to local context are ongoing challenges. TRIAL REGISTRATION: Prospero registration number: CRD42014007301.
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 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 | 0,026 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».