Foundry: Early learnings from the implementation of an integrated youth service network
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To provide the first profile of the demographic and service characteristics of young people (aged 12-24 years) who access Foundry, a provincial network of integrated youth health and social service centres in British Columbia, Canada and to share early learnings about implementation and service innovation. METHODS: Using a retrospective chart review, we conducted a census of all young people accessing a Foundry centre in a 'proof of concept' phase. Six centres were assessed between October 2015 and March 2018. Data included demographics, mental health service access history, service type the youth was seeking, and information about how they found out about the centre. RESULTS: A total of 4783 young people presented during this proof of concept period, for a total number of 35 791 visits. The most frequently accessed category of service was mental health/substance use (57%) followed by physical health (25%). Young people were most likely to be female, aged 15-19, and White. Youth demographic characteristics showed an over-representation of Indigenous and LGBTQ2 youth and under-representation of males and youth aged 20-24. Youth were most likely to learn about Foundry from a friend (44%) or family member (22%). Most youth (58%) reported that they would have gone 'nowhere' if not for Foundry. CONCLUSIONS: Foundry is a model of integrated health and social services delivery, focused on early intervention, prevention and accessibility, driven by the needs and priorities of young people and their families. Leveraging international integrated youth health service evidence, the model addresses urgent priorities in Canadian health service delivery.
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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 | 0,022 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».