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Enregistrement W3159954876 · doi:10.1186/s13643-021-01646-0

Factors influencing the implementation of mental health recovery into services: a systematic mixed studies review

2021· review· en· W3159954876 sur OpenAlexafffund
Myra Piat, Megan Wainwright, Eleni Sofouli, Brigitte Vachon, Tania Deslauriers, Cassandra Préfontaine, Francesca Frati

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalDurham CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsycINFOImplementation researchCINAHLMental healthMedicineThematic analysisCochrane LibraryConstruct (python library)MEDLINEInclusion (mineral)Qualitative researchSystematic reviewPsychological interventionNursingMeta-analysisPsychologyComputer sciencePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Countries around the world have committed in policy to transforming their mental health services towards a recovery orientation. How has mental health recovery been implemented into services for adults, and what factors influence the implementation of recovery-oriented services? METHODS: This systematic mixed studies review followed a convergent qualitative synthesis design and used the best-fit framework synthesis method. Librarians ran searches in Ovid- MEDLINE, Ovid-EMBASE, Ovid-PsycInfo, EBSCO-CINAHL Plus with Full Text, ProQuest Dissertations and Theses, Cochrane Library, and Scopus. Two reviewers independently screened studies for inclusion or exclusion using DistillerSR. Qualitative, quantitative, and mixed methods peer-reviewed studies published since 1998 were included if they reported a new effort to transform adult mental health services towards a recovery orientation, and reported findings related to implementation experience, process, or factors. Data was extracted in NVivo12 to the 38 constructs of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). The synthesis included a within-case and a cross-case thematic analysis of data coded to each CFIR construct. Cases were types of recovery-oriented innovations. RESULTS: Seventy studies met our inclusion criteria. These were grouped into seven types of recovery-oriented innovations (cases) for within-case and cross-case synthesis. Themes illustrating common implementation factors across innovations are presented by CFIR domain: Intervention Characteristics (flexibility, relationship building, lived experience); Inner Setting (traditional biomedical vs. recovery-oriented approach, the importance of organizational and policy commitment to recovery-transformation, staff turnover, lack of resources to support personal recovery goals, information gaps about new roles and procedures, interpersonal relationships), Characteristics of Individuals (variability in knowledge about recovery, characteristics of recovery-oriented service providers); Process (the importance of planning, early and continuous engagement with stakeholders). Very little data from included studies was extracted to the outer setting domain, and therefore, we present only some initial observations and note that further research on outer setting implementation factors is needed. CONCLUSION: The CFIR required some adaptation for use as an implementation framework in this review. The common implementation factors presented are an important starting point for stakeholders to consider when implementing recovery-oriented services.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0220,025
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,509
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,056 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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