Framework for successful school reintegration after psychiatric hospitalization: A systematic synthesis of expert recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This systematic synthesis aimed to identify and synthesize expert recommendations from best available clinical and scientific literature for successful school reintegration of students after psychiatric hospitalization. Following principles outlined by the Evidence for Policy and Practice Information and Coordinating Centre (EPPI‐Centre), we searched 15 electronic databases with all possible literature from 1985 to May 2019 and conducted both supplementary retrospective and prospective reference searches. Fifty‐three documents (37 scientific and 16 clinical) met the inclusion criteria. A thematic synthesis of identified recommendations led to the development and definition of a nine‐step framework to guide collaboration between school and mental health practitioners. This innovative framework offers clear, structured and consensus‐based prescriptive guidelines to determine what should be done, for whom, by whom, when, and how, to facilitate the school reintegration of students hospitalized for mental health issues. Additional studies are necessary to evaluate the implementation and effectiveness of this step‐based framework.
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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 | 0,116 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».