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Enregistrement W2948037761 · doi:10.1176/appi.ps.201800581

Using Fidelity Measurement to Assess Quality of Early Psychosis Intervention Services in Ontario

2019· article· en· W2948037761 sur OpenAlexaffabout
Janet Durbin, Avra Selick, Gordon Langill, Chiachen Cheng, Suzanne Archie, Shannel Butt, Donald Addington

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFidelityScale (ratio)Intervention (counseling)Rating scaleSample (material)PsychologyProgram evaluationPsychiatryComputer scienceDevelopmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The First Episode Psychosis Services Fidelity Scale (FEPS-FS) is a validated measure of program delivery in relation to international standards. This study assessed fidelity in Ontario programs and the utility of the FEPS-FS for program improvement. METHODS: Assessments were conducted in a volunteer sample of nine early psychosis intervention (EPI) programs. Thirty components of care were each rated on a 5-point scale; a rating of 4 indicates satisfactory performance. Trained assessor teams conducted site visits, and ratings were made by consensus. RESULTS: Program mean fidelity ratings ranged from 3.1 to 4.4 and exceeded 4 in five programs. Across the programs, item mean fidelity ratings ranged from 2.1 to 5 and exceeded 4 for 14 of 30 items. CONCLUSIONS: The FEPS-FS captured variation in program implementation and provided a baseline for measuring change. Additions to the scale are planned to address components of the Ontario EPI standards not covered by the FEPS-FS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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