Thematic analysis of youth mental health providers' perceptions of neuropsychological assessment services
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A growing number of quantitative studies have investigated the utility of neuropsychological assessment in mental health settings. However, to the best of our knowledge, no previous study has qualitatively explored youth mental health providers' perceptions of neuropsychological assessment services. A more in-depth understanding of the perceived advantages and barriers associated with neuropsychological assessment in youth mental health settings is critical to better inform policy, practice and service uptake. Thus, the aim of this study was to qualitatively explore clinicians' views about neuropsychological assessments for youth with mental health concerns. METHODS: A single open-ended qualitative question, included as part of an anonymous cross-sectional online survey, was completed by clinicians (N = 206) treating or assessing adolescents and young adults within Australian primary care mental health centres (headspace). Responses were analysed using an inductive approach to thematic analysis. RESULTS: Five main themes were identified. Clinicians (a) identified barriers to accessing neuropsychological assessments (53%), (b) indicated a range of mixed outcomes following neuropsychological assessment (39%), (c) highlighted a need for neuropsychological assessments (22%), (d) reported a lack of awareness about this resource (10%) and (e) described practice issues associated with neuropsychological services (4%). CONCLUSION: This study uncovered perceived factors contributing to reduced access to neuropsychological assessment in Australian youth mental health settings. Given potential adverse outcomes resulting from this clinical service gap, efforts should be made to address factors contributing to poorer access, thereby mitigating the impact of poor access on the management of mental illness in youth. Several strategies, including funding neuropsychological assessments, are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».