Inside the Black Box: Challenges in Implementation Evaluation of Community Mental Health Case Management Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Fidelity measurement is an evolving field in mental health case management program evaluation. This article presents an exploratory study in which two separate fidelity measures, the Dartmouth Assertive Community Treatment Scale (DACTS) and the Key Component Profiles (KCP), were used to assess structure and process elements of three mental health case management programs. The programs were studied because they all provided services to seriously mentally ill inner city populations and shared a common context for practice. However, one program followed the Assertive Community Treatment (ACT) model, the other two were Intensive Case Management (ICM) programs, and one of the ICM programs formed a significant partnership with a home care agency for service delivery. The extent to which the DACTS and KCP were able to measure the structure and process similarities and differences of the programs is examined. The results provide information for evaluators on the possible strengths and limitations of each fidelity tool in differentiating various elements of the case management models and reinforce the importance of assessing program fidelity from a multi-dimensional perspective.
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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 | 0,715 | 0,765 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».