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Enregistrement W4361015161 · doi:10.2196/45305

The Impact of Family Therapy Participation on Youths and Young Adult Engagement and Retention in a Telehealth Intensive Outpatient Program: Quality Improvement Analysis

2023· article· en· W4361015161 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine A. Berry, Kate Gliske, Clare Schmidt, Jaime Ballard, Michael Killian, Caroline Fenkel

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelehealthYoung adultDescriptive statisticsAttendanceFamily therapyQuality of life (healthcare)Family medicinePhysical therapyTelemedicineGerontologyHealth carePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early treatment dropout among youths and young adults (28%-75%) puts them at risk for poorer outcomes. Family engagement in treatment is linked to lower dropout and better attendance in outpatient, in-person treatment. However, this has not been studied in intensive or telehealth settings. OBJECTIVE: We aimed to examine whether family members' participation in telehealth intensive outpatient (IOP) therapy for mental health disorders in youths and young adults is associated with patient's treatment engagement. A secondary aim was to assess demographic factors associated with family engagement in treatment. METHODS: Data were collected from intake surveys, discharge outcome surveys, and administrative data for patients who attended a remote IOP for youths and young adults, nationwide. Data included 1487 patients who completed both intake and discharge surveys and either completed or disengaged from treatment between December 2020 and September 2022. Descriptive statistics were used to characterize the sample's baseline differences in demographics, engagement, and participation in family therapy. Mann-Whitney U and chi-square tests were used to explore differences in engagement and treatment completion between patients with and those without family therapy. Binomial regression was used to explore significant demographic predictors of family therapy participation and treatment completion. RESULTS: Patients with family therapy had significantly better engagement and treatment completion outcomes than clients with no family therapy. Youths and young adults with ≥1 family therapy session were significantly more likely to stay in treatment an average of 2 weeks longer (median 11 weeks vs 9 weeks) and to attend a higher percentage of IOP sessions (median 84.38% vs 75.00%). Patients with family therapy were more likely to complete treatment than clients with no family therapy (608/731, 83.2% vs 445/752, 59.2%; P<.001). Different demographic variables were associated with an increased likelihood of participating in family therapy, including younger age (odds ratio 1.3) and identifying as heterosexual (odds ratio 1.4). After controlling for demographic factors, family therapy remained a significant predictor of treatment completion, such that each family therapy session attended was associated with a 1.4-fold increase in the odds of completing treatment (95% CI 1.3-1.4). CONCLUSIONS: Youths and young adults whose families participate in any family therapy have lower dropout, greater length of stay, and higher treatment completion than those whose families do not participate in services in a remote IOP program. The findings of this quality improvement analysis are the first to establish a relationship between participation in family therapy and an increased engagement and retention in remote treatment for youths and young patients in IOP programing. Given the established importance of obtaining an adequate dosage of treatment, bolstering family therapy offerings is another tool that could contribute to the provision of care that better meets the needs of youths, young adults, and their families.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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