Evidence-based Recovery Colleges: developing a typology based on organisational characteristics, fidelity and funding
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recovery Colleges (RCs) have been implemented across England with wide variation in organisational characteristics. The purpose of this study is to describe RCs across England in terms of organisational and student characteristics, fidelity and annual spending, to generate a RC typology based on characteristics and to explore the relationship between characteristics and fidelity. METHODS: All RC in England meeting criteria on recovery orientation, coproduction and adult learning were included. Managers completed a survey capturing characteristics, fidelity and budget. Hierarchical cluster analysis was conducted to identify common groupings and generate an RC typology. RESULTS: Participants comprised 63 (72%) of 88 RC in England. Fidelity scores were high (median 11, IQR 9-13). Both NHS and strengths-focussed RCs were associated with higher fidelity. The median annual budget was £200,000 (IQR £127,000-£300,000) per RC. The median cost per student was £518 (IQR £275-£840), cost per course designed was £5,556 (IQR £3,000-£9,416) and per course run was £1,510 (IQR £682-£3,030). The total annual budget across England for RCs is an estimated £17.6 m including £13.4 m from NHS budgets, with 11,000 courses delivered to 45,500 students. CONCLUSION: Although the majority of RCs had high levels of fidelity, there were sufficiently pronounced differences in other key characteristics to generate a typology of RCs. This typology might prove important for understanding student outcomes and how they are achieved and for commissioning decisions. Staffing and co-producing new courses are key drivers of spending. The estimated budget for RCs was less than 1% of NHS mental health spending.
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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 | 0,092 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».