A Guide for Planning and Implementing Successful Mental Health Educational Programs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Considering the global burden of mental disorders, there is a worldwide need to improve the quality of mental health care. In order to address this issue, a change in how health care professionals are trained may be essential. However, the majority of the few reports published on this field's training programs do not discuss the characteristics associated with the success or failure of these strategies. The purpose of this review was to systematically examine the literature about mental health training programs designed for health care professionals in order to identify the relevant factors associated with their effective implementation. METHODS: The MEDLINE/PubMed, SciELO, and Virtual Health Library databases were used to search for articles published before February 2017 and reviewed by two double-blind reviewers. RESULTS: We found 77 original papers about mental health educational programs. Many of these studies were conducted in the USA (39%), addressed depression as the main subject (34%), and applied a quasi-experimental design (52%). Effective interventions were associated with the following characteristics: the use of learner-centered and interactive methodological approaches; a curriculum based on challenges in the trainees' daily routines; the involvement of experts in the program's development; the enrollment of experienced participants; interdisciplinary group work; flexible timing; the use of e-learning resources; and optimizing the implementation of knowledge into the participants' routine work practices. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: These results will be helpful for planning and improving the quality of future educational programs in mental health.
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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 | 0,027 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,034 |
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 ».