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Enregistrement W2299977288 · doi:10.1177/1473325016637910

Practice-based qualitative research: Participant experiences of walk-in counselling and traditional counselling

2016· article· en· W2299977288 sur OpenAlexaffabout
Cheryl-Anne Cait, Michelle Skop, Jocelyn Booton, Carol Stalker, Susan Horton, Manuel Riemer

Notice bibliographique

RevueQualitative Social Work · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWalk-inQualitative researchParticipant observationMental healthSession (web analytics)Service delivery frameworkPsychologyApplied psychologyMedical educationService (business)Mental health serviceSocial workNursingMedicinePsychotherapistComputer scienceAlternative medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walk-in single session counselling is becoming a more widely used model for delivering mental health services across Ontario. This paper reports findings from the qualitative phase of a mixed method study, exploring the experiences of those attending walk-in counselling model compared to the traditional service delivery model employing a wait list. We used a comparative case study design for the qualitative phase. Findings reveal that participant outcomes of the walk-in counselling model are influenced by accessibility, how a participant makes sense of the service and the degree to which a participant is motivated and able to engage in counselling. Walk-in counselling supports the mental health system by reducing wait lists associated with traditional service delivery models and meeting the needs many people identify for immediate consultation. Other participants still perceive themselves as requiring ongoing counselling over time and involving in-depth exploration. This research supports health systems providing access to both models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,855
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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