School-based mental health literacy training shifts the quantity and quality of referrals to tertiary child and adolescent mental health services: A Western Canada regional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to improve mental health referral quality of young people by helping educators build capacity for early identification of youth at risk of mental illness and facilitate referrals between the education and health systems. METHODS: We applied the Go-To Educator mental health literacy training for early identification, triage and support in 208 schools in Calgary, Alberta between 2013 and 2016. Students presenting to mental health services during this time were compared on a number of clinical, system, and demographic variables, based on the training status of the school (untrained schools; before and after training schools), using retrospective cohort design. Based on clinical and system data, bivariate and multivariable logistic regression analysis were employed to compare the three school status domains. RESULTS: After training, referrals differed significantly from control and pre-training schools. Students presenting to services from these schools were younger, from single parent families; were referred more because of adjustment and learning/attention problems; had complex social/family issues; thought disturbances, and harmful behavior/thoughts towards others. While they waited longer to be admitted they stayed longer in services; had more provisional comorbid diagnoses and demonstrated positive treatment outcomes. CONCLUSIONS: The Go-To Educator training may be an effective intervention helping educators identify students at risk of mental disorders and in substantial need of mental health services, demonstrating improved linkages between education and health sectors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».