Implementing a Continuum of Evidence-Based Psychosocial Interventions for People with Severe Mental Illness: Part 1—Review of Major Initiatives and Implementation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Providing comprehensive care to people with severe mental illness (SMI) involves moving beyond pharmacological treatment and ensuring access to a wide range of evidence-based psychosocial services. Numerous initiatives carried out in North America and internationally have promoted the widespread adoption of such services. Objectives of this rapid review were 3-fold: to identify these implementation initiatives, to describe the implementation strategies used to promote the uptake of psychosocial services, and to identify key issues related to the implementation of a broad range of services. Part 1 presents findings for objectives 1 and 2 of the review. METHOD: Searches were carried out in MEDLINE and PsycINFO for reports published between 1990 and 2012 using key words related to SMI, psychosocial practices, and implementation. Contacts with experts and reference list and reverse citation searches were also conducted. RESULTS: Fifty-five articles were retained that identified more than a dozen major North American and international implementation initiatives. Initiative leaders employed diverse strategies at the planning, execution, and evaluation stages of the implementation process. Stakeholder meetings, training, ongoing consultation, and quality or fidelity monitoring were strategies consistently adopted across most initiatives, whereas theory-based approaches and organizational- and system-level strategies were less frequently described. CONCLUSION: Insights from the initiatives identified in this review can help guide future efforts to implement a broad range of psychosocial services for people with SMI. However, such efforts will also need to be informed by more rigorous, theory-based studies of implementation processes and outcomes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».