The Effectiveness and Cost of an Intervention to Increase the Provision of Preventive Care in Community Mental Health Services: Protocol for a Cluster-Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Preventive care to address chronic disease risk behaviours is infrequently provided by community mental health services. In this cluster-randomised controlled trial, 12 community mental health services in 3 Local Health Districts in New South Wales, Australia, will be randomised to either an intervention group (implementing a new model of providing preventive care) or a control group (usual care). The model of care comprises three components: (1) a dedicated 'healthy choices' consultation offered by a 'healthy choices' clinician; (2) embedding information regarding risk factors into clients' care plans; and (3) the continuation of preventive care by mental health clinicians in ongoing consultations. Evidence-based implementation strategies will support the model implementation, which will be tailored by being co-developed with service managers and clinicians. The primary outcomes are client-reported receipt of: (1) an assessment of chronic disease risks (tobacco smoking, inadequate fruit and vegetable consumption, harmful alcohol use and physical inactivity); (2) brief advice regarding relevant risk behaviours; and (3) referral to at least one behaviour change support. Resources to develop and implement the intervention will be captured to enable an assessment of cost effectiveness and affordability. The findings will inform the development of future service delivery initiatives to achieve guideline- and policy-concordant preventive care 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 | 0,039 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,011 |
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 ».