Assessment of service provider competency for child and adolescent psychological treatments and psychosocial services in global mental health: evaluation of feasibility and reliability of the WeACT tool in Gaza, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a scarcity of evaluated tools to assess whether non-specialist providers achieve minimum levels of competency to effectively and safely deliver psychological interventions in low- and middle-income countries. The objective of this study was to evaluate the reliability and utility of the newly developed Working with children – Assessment of Competencies Tool (WeACT) to assess service providers’ competencies in Gaza, Palestine. Methods The study evaluated; (1) psychometric properties of the WeACT based on observed role-plays by trainers/supervisors ( N = 8); (2) sensitivity to change among service provider competencies ( N = 25) using pre-and-post training WeACT scores on standardized role-plays; (3) in-service competencies among experienced service providers ( N = 64) using standardized role-plays. Results We demonstrated moderate interrater reliability [intraclass correlation coefficient, single measures, ICC = 0.68 (95% CI 0.48–0.86)] after practice, with high internal consistency ( α = 0.94). WeACT assessments provided clinically relevant information on achieved levels of competencies (55% of the competencies were scored as adequate pre-training; 71% post-training; 62% in-service). Pre-post training assessment saw significant improvement in competencies ( W = −3.64; p < 0.001). Conclusion This study demonstrated positive results on the reliability and utility of the WeACT, with sufficient inter-rater agreement, excellent internal consistency, sensitivity to assess change, and providing insight needs for remedial training. The WeACT holds promise as a tool for monitoring quality of care when implementing evidence-based care at scale.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».