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Enregistrement W2946805187 · doi:10.3138/cjpe.52823

Perceptions of the Use of an Outcome Monitoring Tool in a Clinical Psychology Training Centre: Lessons Learned for Performance Measurement

2019· article· en· W2946805187 sur OpenAlexaffvenue
Lindsay Rosval, Stéphanie Yamin, Parastoo Jamshidi, Tim Aubry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychiatric care and mental health services
Établissements canadiensUniversity of OttawaSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyApplied psychologyMental healthMedical educationOutcome (game theory)Focus groupMedicinePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The purpose of this study was to examine the perceptions of the Outcome Questionnaire (OQ) following its implementation in a university-based psychological services training centre. Participants were doctoral-level student clinicians (n = 49), clinical supervisors (n = 17), and clients (n = 24). Data was collected through surveys, semi-structured interviews, and focus groups. Findings indicated that the majority of clinicians used the OQ to monitor outcomes and the majority of stakeholders perceived it as useful. However, the extent to which the information provided by the OQ was being used was variable. Lessons learned for implementation of performance measurement systems within mental health services are discussed.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,727
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,147 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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