What treatment outcomes matter in adolescent depression? A Q-study of priority profiles among mental health practitioners in the UK and Chile
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based and person-centred care requires the measurement of treatment outcomes that matter to youth and mental health practitioners. Priorities, however, may vary not just between but also within stakeholder groups. This study used Q-methodology to explore differences in outcome priorities among mental health practitioners from two countries in relation to youth depression. Practitioners from the United Kingdom (UK) (n = 27) and Chile (n = 15) sorted 35 outcome descriptions by importance and completed brief semi-structured interviews about their sorting rationale. By-person principal component analysis (PCA) served to identify distinct priority profiles within each country sample; second-order PCA examined whether these profiles could be further reduced into cross-cultural "super profiles". We identified three UK outcome priority profiles (Reduced symptoms and enhanced well-being; improved individual coping and self-management; improved family coping and support), and two Chilean profiles (Strengthened identity and enhanced insight; symptom reduction and self-management). These could be further reduced into two cross-cultural super profiles: one prioritized outcomes related to reduced depressive symptoms and enhanced well-being; the other prioritized outcomes related to improved resilience resources within youth and families. A practitioner focus on symptom reduction aligns with a long-standing focus on symptomatic change in youth depression treatment studies, and with recent measurement recommendations. Less data and guidance are available to those practitioners who prioritize resilience outcomes. To raise the chances that such practitioners will engage in evidence-based practice and measurement-based care, measurement guidance for a broader set of outcomes may be needed.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle