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Enregistrement W4361858455 · doi:10.2196/45509

Understanding Treatment Needs of Youth in a Remote Intensive Outpatient Program Through Solicited Journals: Quality Improvement Analysis

2023· article· en· W4361858455 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle Evans‐Chase, Rachel Kornmann, Bethany Peralta, Kate Gliske, Katherine A. Berry, Phyllis Solomon, Caroline Fenkel

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMedicineCoding (social sciences)PopulationIntervention (counseling)Mental healthInclusion (mineral)Family medicineNursingPsychologyMedical educationPsychiatryQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Youth experiencing high-acuity mental health symptoms often require highly restrictive levels of care (ie, inpatient care) that removes them from the relationships and activities essential for healthy development. An alternative treatment gaining evidence in its ability to support this population is the intensive outpatient programming (IOP) model. Understanding the experiences of adolescents and young adults during IOP treatment episodes may enhance clinical responsiveness to changing needs and protect against transfer to inpatient care. OBJECTIVE: The objective of the analysis reported here was to identify heretofore unrecognized treatment needs of adolescents and young adults attending a remote IOP to help the program make clinical and programmatic decisions that increase its ability to support the recovery of program participants. METHODS: Treatment experiences are collected weekly via electronic journals as part of ongoing quality improvement efforts. The journals are used by clinicians proximally to help them identify youth in crisis and distally to help them better understand and respond to the needs and experiences of program participants. Journal entries are downloaded each week, reviewed by program staff for evidence of the need for immediate intervention, and later deidentified and shared with quality improvement partners via monthly uploads to a secure folder. A total of 200 entries were chosen based on inclusion criteria that focused primarily on having at least one entry at 3 specified time points across the treatment episode. Overall, 3 coders analyzed the data using open-coding thematic analysis from an essentialist perspective such that the coders sought to represent the data and thus the essential experience of the youth as closely as possible. RESULTS: Three themes emerged: mental health symptoms, peer relations, and recovery. The mental health symptoms theme was not surprising, given the context within which the journals were completed and the journal instructions asking that they write about how they are feeling. The peer relations and recovery themes provided novel insight, with entries included in the peer relations theme demonstrating the central importance of peer relationships, both within and outside of the therapeutic setting. The entries contained under the recovery theme described experience of recovery in terms of increases in function and self-acceptance versus reductions in clinical symptoms. CONCLUSIONS: These findings support the conceptualization of this population as youth with both mental health and developmental needs. In addition, these findings suggest that current definitions of recovery may inadvertently miss supporting and documenting treatment gains considered most important to the youth and young adults receiving care. Taken together, youth-serving IOPs may be better positioned to treat youth and assess program impact through the inclusion of functional measures and attention to fundamental tasks of the adolescent and young adult developmental periods.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,196
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,196
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,016
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,663
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,034 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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