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Enregistrement W2992463119 · doi:10.1080/17518423.2019.1687600

Mental Health Care in Pediatric Rehabilitation Hospitals: A Biopsychosocial, Collaborative, and Agency-based Service Integration Approach

2019· article· en· W2992463119 sur OpenAlexaffabout
Shannon E. Scratch, Sara Stevens, Gillian King, Heidi Schwellnus, Nancy Searl, Amy C. McPherson

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychosocialMental healthAgency (philosophy)RehabilitationNursingHealth careService (business)PsychologyMedicineMedical educationPsychiatryBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canadian hospitals are not currently prepared to meet the psychosocial needs of children with disabilities as services are rooted in a biomedical care model.Objective: To describe a practical and holistic framework for pediatric rehabilitation hospitals to meet the health care needs of children and their families.Method: An environmental scan was conducted of best practice guidelines, policy documents, and models of integrated mental health care. Recommendations from clinical guidelines and national strategy documents were incorporated to develop a service integration approach.Results: An agency-based approach was used to develop a two-phase biopsychosocial framework. In framework Phase I, reactive care is provided to mental health concerns. In Phase II, there is a shift to proactive care and mental health wellbeing.Conclusions: Emphasis is placed on capacity building of clinical staff into best practices for mental health care. Implementation needs and consideration for uptake of the framework are also 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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