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Enregistrement W4206534267 · doi:10.1186/s13033-021-00510-x

Whose responsibility? Part 1 of 2: A scale to assess how stakeholders apportion responsibilities for addressing the needs of persons with mental health problems

2022· article· en· W4206534267 sur OpenAlexafffundabout
Srividya N. Iyer, Megan A. Pope, Aarati Taksal, Greeshma Mohan, R. Thara, Heleen Loohuis, Jai Shah, Ridha Joober, Norbert Schmitz, Howard C. Margolese, Padmavati Ramachandran, Ashok Malla

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésHealth administrationMental healthScale (ratio)PsychologyPublic relationsBusinessPublic healthNursingMedicinePolitical sciencePsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with mental health problems have multiple, often inadequately met needs. Responsibility for meeting these needs frequently falls to patients, their families/caregivers, and governments. Little is known about stakeholders' views of who should be responsible for these needs and there are no measures to assess this construct. This study's objectives were to present the newly designed Whose Responsibility Scale (WRS), which assesses how stakeholders apportion responsibility to persons with mental health problems, their families, and the government for addressing various needs of persons with mental health problems, and to report its psychometric properties. METHODS: The 22-item WRS asks respondents to assign relative responsibility to the government versus persons with mental health problems, government versus families, and families versus persons with mental health problems for seven support needs. The items were modelled on a World Values Survey item comparing the government's and people's responsibility for ensuring that everyone is provided for. We administered English, Tamil, and French versions to 57 patients, 60 family members, and 27 clinicians at two early psychosis programs in Chennai, India, and Montreal, Canada, evaluating test-retest reliability, internal consistency, and ease of use. Internal consistency estimates were also calculated for confirmatory purposes with the larger samples from the main comparative study. RESULTS: Test-retest reliability (intra-class correlation coefficients) generally ranged from excellent to fair across stakeholders (patients, families, and clinicians), settings (Montreal and Chennai), and languages (English, French, and Tamil). In the standardization and larger confirmatory samples, internal consistency estimates (Cronbach's alphas) ranged from acceptable to excellent. The WRS scored average on ease of comprehension and completion. Scores were spread across the 1-10 range, suggesting that the scale captured variations in views on how responsibility for meeting needs should be distributed. On select items, scores at one end of the scale were never endorsed, but these reflected expected views about specific needs (e.g., Chennai patients never endorsed patients as being substantially more responsible for housing needs than families). CONCLUSIONS: The WRS is a promising measure for use across geo-cultural contexts to inform mental health policies, and to foster dialogue and accountability among stakeholders about roles and responsibilities. It can help researchers study stakeholders' views about responsibilities, and how these shape and are shaped by sociocultural contexts and mental healthcare systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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