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Enregistrement W4228997266 · doi:10.1037/prj0000519

Association between fidelity to the strengths model of case management and client outcomes: A quasi-experimental study.

2022· article· en· W4228997266 sur OpenAlexaff
Éric Latimer, Tim Aubry, Beverley Barrett, Christiane Bergeron‐Leclerc, Catherine Briand, Janet Durbin, Rick Goscha, Terry Krupa, Maryann Roebuck, Catherine Vallée, Alissa Setliff, Mamadou Yauck

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Rehabilitation Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensCanadian Mental Health AssociationDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOFidelityPsychologyGeneralized linear mixed modelMultilevel modelAssociation (psychology)Sample (material)DemographyClinical psychologyMedicineMEDLINEStatisticsComputer sciencePolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Evidence concerning strengths model of case management (SMCM) remains mixed. This study aimed to test the hypotheses that higher fidelity to SMCM is associated with improved quality of life (QoL), hope, community participation, community functioning, more days of competitive employment and of independent living, and fewer days of hospitalization. METHODS: = 311) answered standardized questionnaires at 4.5-month intervals up to 18 months. Fidelity assessments were interpolated so they could be associated with questionnaire responses. Linear mixed-effects models and generalized linear models were estimated. RESULTS: Fidelity increased significantly, with all sites except one achieving or approaching good fidelity within 36 months. Fidelity was not significantly associated with any of the outcome measures, although all estimated directions of relationships were consistent with our hypotheses. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: In a pragmatic study of real-world implementation of the strengths model at seven sites, no statistically significant relationships between fidelity and outcomes were found. Low variation in fidelity across individuals, modest sample size, and limited ability to detect change over 18 months, may have contributed to these null findings. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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