Effectiveness of individual placement and support for people with severe mental illness in the Netherlands: A 30-month randomized controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Whereas in the U.S. and Canada the Individual Placement and Support (IPS) model has proven to be highly effective in enhancing employment perspectives for persons with severe mental illnesses, the evidence base is less abundant in countries with a different socioeconomic climate. The aim of this study was to examine the effectiveness of IPS in the Dutch socioeconomic context. METHOD: A multisite randomized controlled trial was performed following 151 persons with severe mental illnesses expressing an explicit wish for regular employment, comparing IPS with traditional vocational rehabilitation (TVR). Primary outcome was the proportion of persons who were competitively employed over a period of 30 months. Secondary outcomes were self-reported quality of life, self-esteem and mental health. Additionally, the impact of being engaged in competitive employment on these secondary outcomes was examined. RESULTS: In 30 months, 44% of IPS participants found competitive work, compared with 25% of participants supported by TVR. No direct effect of IPS on mental health, self-esteem or quality of life was found. Being competitively employed before follow-up measurements was significantly associated with an increase in mental health, self-esteem and quality of life. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study strongly confirms that IPS is an effective method in helping people with severe mental illnesses find competitive work also in countries characterized by a relatively protective socioeconomic climate putting up unintended barriers to employment. The implementation of IPS on a larger scale seems warranted, and new studies are needed on the mechanisms through which IPS works.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».