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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».