Examining diagnosis as a component of Social Workers’ scope of practice: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our study reports on a scoping review examining the role of diagnosis within social work practice in Canada and the United States (US). Adopting the process laid out by Arksey and O’Malley, the search captured 189 academic and grey literature drawn from six health and social sciences databases and published from January 1980 to April 2020. The majority of literature were based in the US, and studies covered a variety of practice settings including hospitals, community clinics, medical health clinics, and private practice. Various versions of the DSM was mentioned in over half of the publications that made mention of the use of a diagnostic tool. Four themes emerged from the analysis: professional positioning, clinical activities and diagnosis, contextual factors, and education and training. The focus on holistic care through intersecting identities and social determinants of health in social work provides a balance to the biomedical model adopted by the DSM. Further inclusion of social work perspectives in the development of the DSM may help raise awareness and inclusion of ecological factors in diagnosis. In addition, the lack of uniformity in the inclusion of diagnosis in social work curriculum has been noted as an opportunity to offer higher quality instruction and supervision to students to better utilize diagnostic tools. We suggest that expanding the scope of practice for social work to include diagnosis can help increase the capacity of the healthcare system to identify and address mental health concerns.
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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 | 0,037 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».