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Enregistrement W4298878331

[Implementation Evaluation of the Pare-Chocs Program in High School].

2017· article· en· W4298878331 sur OpenAlexaff
Martine Poirier, Diane Marcotte, Jacques Joly, Laurier Fortin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFidelityLimitingQuality (philosophy)Action (physics)Identification (biology)Mental healthPsychologyComputer scienceMedical educationMedicineClinical psychologyApplied psychologyPsychiatryEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the important increase in the prevalence of depression during adolescence, a low proportion of adolescent presenting elevated depressive symptoms receive school-based mental health services. Moreover, programs implemented in school settings often suffer of a less rigorous implementation, thus limiting their potential effectiveness. The identification of factors influencing implementation fidelity is essential to improve the quality of services. Guided by a theory-driven evaluation model, we assessed the quality of implementation of the Pare-Chocs program and the factors that affected this quality with the elements of action model of Chen (2005). Participants were 15 professionals that implemented Pare-Chocs with six groups of adolescents exhibiting high depressive symptoms. A mixed-method approach was used to collect quantitative data on implementation fidelity in the six groups and qualitative data on action model components. Our results suggest that adherence, dose and participant responsiveness were high. Time constraints and lack of previous education linked to program theory limited the fidelity of implementation, but training, supervision and program guide enhanced it. These findings confirm that prevention programs disseminated in school settings could be implemented with a high level of fidelity, although some challenge must be considered in treatment planning to contribute to higher program effects. Moreover, fidelity should be systematically evaluated in this setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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