Implementing a Continuum of Evidence-Based Psychosocial Interventions for People with Severe Mental Illness: Part 2—Review of Critical Implementation Issues
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In North America and internationally, efforts have been made to reduce the gaps between knowledge of psychosocial evidence-based practices (EBPs) and the delivery of such services in routine mental health practice. Part 2 of this review identifies key issues for stakeholders to consider when implementing comprehensive psychosocial EBPs for people with severe mental illness (SMI). METHOD: A rapid review of the literature was conducted. Searches were carried out in MEDLINE and PsycINFO for reports published between 1990 and 2012 using key words related to SMI, and psychosocial practices and implementation. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) was used to structure findings according to key domains and constructs known to influence the implementation process. RESULTS: The CFIR allowed us to identify 17 issues reflecting more than 30 constructs of the framework that were viewed as influential to the process of implementing evidence-based psychosocial interventions for people with SMI. Issues arising at different levels of influence (intervention, individual, organizational, and system) and at all phases of the implementation process (planning, engagement, execution, and evaluation) were found to play important roles in implementation. CONCLUSION: The issues identified in this review should be taken into consideration by stakeholders when engaging in efforts to promote uptake of new psychosocial EBPs and to widen the range of effective psychosocial services available in routine mental health care.
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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 | 0,120 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».