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Enregistrement W2586982898 · doi:10.5539/ijps.v9n1p107

A Dual-Factor Approach to Exploring Wraparound Outcomes in Children with Serious Emotional Disturbance within Community-Based Mental Health Settings

2017· article· en· W2586982898 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca N. Thomson, John S. Carlson, Dylan S. T. Voris, Millie Shepherd, Kim Batsche-McKenzie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyDisturbance (geology)HarmDual diagnosisPsychiatryClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has documented positive outcomes for youth who receive wraparound services; however, the specific mechanism for change has not yet been clarified. Data were collected from a sample of 253 youth with Serious Emotional Disturbance (SED) who completed wraparound services as a part of publically-funded community-based mental health services (58% male; 49% Caucasian; mean age 12.25 years). Results indicated that both environmental and individual protective factors increased significantly and risky behaviors, including self-harm and aggressive behaviors, decreased significantly throughout youths’ time in wraparound services. Improvements in protective factors and decreases in risk factors were significant predictors of clinically significant mental health improvement at exit from community-based wraparound services. Study findings highlight the utility and importance of a dual-factor approach to mental health assessment when implementing and evaluating wraparound services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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