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Enregistrement W2767557097 · doi:10.1037/ser0000158

Meeting the mental health needs of today’s college student: Reinventing services through Stepped Care 2.0.

2017· article· en· W2767557097 sur OpenAlexaff
Peter Cornish, Gillian Berry, Sherry A. Benton, Patrícia Barros-Gomes, Dawn Johnson, Rebecca Ginsburg, Beth Whelan, Emily Fawcett, Vera Romano

Notice bibliographique

RevuePsychological Services · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcGill UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOAutonomyMental healthHealth careService (business)Medical educationMental health carePsychologyService delivery frameworkNursingComputer scienceMEDLINEMedicinePolitical scienceBusinessPsychiatryMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new stepped care model developed in North America reimagines the original United Kingdom model for the modern university campus environment. It integrates a range of established and emerging online mental health programs systematically along dimensions of treatment intensity and associated student autonomy. Program intensity can be either stepped up or down depending on level of client need. Because monitoring is configured to give both provider and client feedback on progress, the model empowers clients to participate actively in care options, decisions, and delivery. Not only is stepped care designed to be more efficient than traditional counseling services, early observations suggest it improves outcomes and access, including the elimination of service waitlists. This paper describes the new model in detail and outlines implementation experiences at 3 North American universities. While the experiences implementing the model have been positive, there is a need for development of technology that would facilitate more thorough evaluation. (PsycINFO Database Record

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,298 · 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'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

Citations131
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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