Community-Based screening and triage versus standard referral of Aboriginal children
Notice bibliographique
Résumé
Health solutions for Aboriginal children should be guided by their community and grounded in evidence. This manuscript presents a prospective cohort study protocol, designed by a community-university collaborative research team. The study’s goal is to determine whether community-based screening and triage lead to earlier identification of children’s emotional health needs, and to improved emotional health 1 year later, compared to the standard referral process. We are recruiting a community-based sample and a clinical sample of children (ages 8 to 18 years) within one Canadian First Nation. All participants will complete the Aboriginal Children’s Health and Well-being Measure (ACHWM)© and a brief triage assessment with a local mental health worker. All participants will be followed for 1 year. Children with newly identified health concerns will be immediately connected to local services, generating a new opportunity to improve health. The development of the research design and its execution were impacted by several events (e.g., disparate worldviews, loss of access to schools). This manuscript describes lessons learned that are important to guide future community-based research with First Nations people. The optimal research design in an Aboriginal context is one that responds directly to local decision makers’ needs and respectfully integrates Aboriginal ways of knowing with Western scientific principles. Such an approach is critical because it will generate meaningful results that will be rapidly adopted, thus reducing the knowledge-to-action gap.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».