Investigating service features to sustain engagement in early intervention mental health services
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To understand what service features would sustain patient engagement in early intervention mental health treatment. METHODS: Mental health patients, family members of individuals with mental illness and mental health professionals completed a survey consisting of 18 choice tasks that involved 14 different service attributes. Preferences were ascertained using importance and utility scores. Latent class analysis revealed segments characterized by distinct preferences. Simulations were carried out to estimate utilization of hypothetical clinical services. RESULTS: Overall, 333 patients and family members and 183 professionals (N = 516) participated. Respondents were distributed between a Professional segment (53%) and a Patient segment (47%) that differed in a number of their preferences including for appointment times, individual vs group sessions and mode of after-hours support. Members of both segments shared preferences for many of the service attributes including having crisis support available 24 h per day, having a choice of different treatment modalities, being offered help for substance use problems and having a focus on improving symptoms rather than functioning. Simulations predicted that 60% of the Patient segment thought patients would remain engaged with a Hospital service, while 69% of the Professional segment thought patients would be most likely to remain engaged with an E-Health service. CONCLUSIONS: Patients, family members and professionals shared a number of preferences about what service characteristics will optimize patient engagement in early intervention services but diverged on others. Providing effective crisis support as well as a range of treatment options should be prioritized in the future design of early intervention 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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».