Do Integrated Hub Models of Care Improve Mental Health Outcomes for Children Experiencing Adversity? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This review assesses the effectiveness of integrated primary health and social care hubs on mental health outcomes for children experiencing adversity and describes common integration dimensions of effective hubs. PubMed, OVID Medline and PyschINFO databases were systematically searched for relevant articles between 2006–2020 that met the inclusion criteria: (i) interventional studies, (ii) an integrated approach to mental health within a primary health care setting, (iii) validated measures of child mental health outcomes, and (iv) in English language. Of 5961 retrieved references, four studies involving children aged 0–12 years experiencing one or more adversities were included. Most children were male (mean: 60.5%), and Hispanic or African American (82.5%). Three studies with low-moderate risk of bias reported improvements in mental health outcomes for children experiencing adversity receiving integrated care. The only RCT in this review did not show significant improvements. The most common dimensions of effective integrated hubs based on the Rainbow Model of Integrated Care were clinical integration (including case management, patient-centred care, patient education, and continuity of care), professional integration, and organisational integration including co-location. These results suggest hubs incorporating effective integration dimensions could improve mental health outcomes for children experiencing adversity; however, further robust studies are required. <strong>Registered with Prospero:</strong> CRD42020206015.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».