Training frontline community agency staff in dialectical behaviour therapy: building capacity to meet the mental health needs of street-involved youth
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to evaluate the effectiveness of the dialectical behavior therapy (DBT) training which was provided to community agency staff (N=18) implementing DBT in the community with street-involved youth. Design/methodology/approach Staff participated in a multi-component approach to training which consisted of webinars, online training, self-study manuals, and ongoing peer consultation. To evaluate assess the effectiveness of the training, questionnaires assessing evaluating DBT skills knowledge, behavioral anticipation and confidence, and DBT skills use, were completed at baseline, immediately post-training, four to six months post-training, and 12-16 months post-training. Additionally, the mental health outcomes for youth receiving the DBT intervention are reported to support the effectiveness of the training outcomes. Findings Results demonstrate that the DBT skills, knowledge, and confidence of community agency staff improved significantly from pre to post-training and that knowledge and confidence were sustained over time. Additionally, the training was clinically effective as demonstrated by the significant improvement in mental health outcomes for street-involved youth participating in the intervention. Practical implications Findings suggest that this evidence-based intervention can be taught to a range of staff working in community service agencies providing care to street-involved youth and that the intervention can be delivered effectively. Originality/value These findings help to close the knowledge-practice gap between evidence-based treatment (EBT) research and practice while promoting the implementation of EBT in the community to enhance positive youth outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».