Evaluating Training Programs for Primary Care Providers in Child/Adolescent Mental Health in Canada: A Systematic Review.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The need for child/adolescent mental health care in Canada is growing. Primary care can play a key role in filling this gap, yet most providers feel they do not have adequate training. This paper reviews the Canadian literature on capacity building programs in child and adolescent psychiatry for primary care providers, to examine how these programs are being implemented and evaluated to contribute to evidence-based initiatives. METHODS: A systematic literature review of peer-reviewed published articles of capacity building initiatives in child/adolescent mental health care for primary care practitioners that have been implemented in Canada. RESULTS: Sixteen articles were identified that met inclusion criteria. Analysis revealed that capacity building initiatives in Canada are varied but rigorous evaluation methodology is lacking. Primary care providers welcome efforts to increase mental health care capacity and were satisfied with the implementation of most programs. DISCUSSION: Objective conclusions regarding the effectiveness of these programs to increase mental health care capacity is challenging given the evaluation methodology of these studies. CONCLUSION: Rigorous evaluation methods are needed to make evidence-based decisions on ways forward to be able to build child/adolescent mental health care capacity in primary care. Outcome measures need to move beyond self-report to more objective measures, and should expand the measurement of patient outcomes to ensure that these initiative are indeed leading to improved care for families.
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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 | 0,034 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».