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Enregistrement W4319443027 · doi:10.3389/fresc.2022.1089079

Widespread clinical implementation of the teen online problem-solving program: Progress, barriers, and lessons learned

2023· article· en· W4319443027 sur OpenAlexaff
Shari L. Wade, Kathleen E. Walsh, Beth S. Slomine, Kimberly C. Davis, Cherish Heard, Brianna Maggard, Melissa Sutcliffe, Marie Van Tubbergen, Kelly McNally, Kathleen K. M. Deidrick, Michael W. Kirkwood, Ann Lantagne, Sharon Ashman, Shannon E. Scratch, Gayle Chesley, Bethany Johnson-Kerner, Abigail Johnson, Lindsay Cirincione, Cynthia A. Austin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésComputer sciencePsychologyEngineering ethicsManagement scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We describe the clinical implementation in North America of Teen Online Problem Solving (TOPS), a 10+ session, evidence-based telehealth intervention providing training in problem-solving, emotion regulation, and communication skills. Methods: Twelve children's hospitals and three rehabilitation hospitals participated, agreeing to train a minimum of five therapists to deliver the program and to enroll two patients with traumatic brain injuries (TBI) per month. Barriers to reach and adoption were addressed during monthly calls, resulting in expansion of the program to other neurological conditions and extending training to speech therapists. Results: Over 26 months, 381 patients were enrolled (199 TBI, 182 other brain conditions), and 101 completed the program. A total of 307 therapists were trained, and 58 went on to deliver the program. Institutional, provider, and patient barriers and strategies to address them are discussed. Conclusions: The TOPS implementation process highlights the challenges of implementing complex pediatric neurorehabilitation programs while underscoring potential avenues for improving reach and adoption.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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