Implementation of the individual placement and support pilot program in Spain.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article describes the adoption of Individual Placement and Support (IPS) supported employment between 2013 and 2017 in Catalonia (Spain) in the context of high unemployment and a predominance of traditional preemployment training approaches. It reports the experience of implementing IPS to promote competitive job placement of people with mental disorders. METHOD: The Avedis Donabedian Research Institute (FAD) designed, trained, implemented, and evaluated the project. We used a longitudinal, mixed-methods approach. RESULTS: The demonstration project comprised 7 employment services and 12 ambulatory mental health centers. It followed up programs and participants from October 2013 to December 2017. The project added 1,188 new competitive jobs, increased the rate of competitive employment from 16% to 43%, and improved the fidelity of IPS by 44% on the organizational dimension and by 34% on services dimension. The quality of employment was similar to the overall employment market, with 94% of temporary jobs. The qualitative analysis confirmed several areas of improvement, including the vision of recovery, collaborations between vocational and mental health services, work patterns of practitioners, and views of work as an important treatment. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: A strong leadership team, consistent training, and commitment to model fidelity have established IPS in the pilot region as an important intervention to obtain and maintain competitive employment and recovery for people with a mental health condition. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».