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Enregistrement W4385464775 · doi:10.2196/49999

A Family-Based Mental Health Navigator Intervention for Youth in the Child Welfare System: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4385464775 sur OpenAlexvenueno aff
Marina Tolou‐Shams, Megan Ramaiya, Jannet Lara Salas, Ifunanya Ezimora, Martha Shumway, Jill Duerr Berrick, Adrián Aguilera, Brian Borsari, Emily Dauria, Naomi Friedling, Crystal Holmes, Adam Grandi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésMental healthWelfarePsychologyIntervention (counseling)Health carePsychiatryMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Youth in the child welfare system (child welfare-involved [CWI] youth) have high documented rates of mental health symptoms and experience significant disparities in mental health care services access and engagement. Adolescence is a developmental stage that confers increased likelihood of experiencing mental health symptoms and the emergence of disorders that can persist into adulthood. Despite a high documented need for evidence-based mental health services for CWI youth, coordination between child welfare and mental health service systems to increase access to care remains inadequate, and engagement in mental health services is low. Navigator models developed in the health care field to address challenges of service access, fragmentation, and continuity that affect the quality of care provide a promising approach to increase linkage to, and engagement in, mental health services for CWI youth. However, at present, there is no empirically supported mental health navigator model to address the unique and complex mental health needs of CWI youth and their families. OBJECTIVE: Using a randomized controlled trial, this study aims to develop and test a foster care family navigator (FCFN) model to improve mental health service outcomes for CWI adolescents (aged 12-17 years). METHODS: The navigator model leverages an in-person navigator and use of adjunctive digital health technology to engage with, and improve, care coordination, tracking, and monitoring of mental health service needs for CWI youth and families. In total, 80 caregiver-youth dyads will be randomized to receive either the FCFN intervention or standard of care (clinical case management services): 40 (50%) to FCFN and 40 (50%) to control. Qualitative exit interviews will inform the feasibility and acceptability of the services received during the 6-month period. The primary trial outcomes are mental health treatment initiation and engagement. Other pre- and postservice outcomes, such as proportion screened and time to screening, will also be evaluated. We hypothesize that youth receiving the FCFN intervention will have higher rates of mental health treatment initiation and engagement than youth receiving standard of care. RESULTS: We propose enrollment of 80 dyads by March 2024, final data collection by September 2024, and the publication of main findings in March 2025. After final data analysis and writing of the results, the resulting manuscripts will be submitted to journals for dissemination. CONCLUSIONS: This study will be the first to produce empirically driven conclusions and recommendations for implementing a family mental health navigation model for CWI youth with long-standing and unaddressed disparities in behavioral health services access. The study findings have potential to have large-scale trial applicability and be feasible and acceptable for eventual system implementation and adoption. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04506437; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT04506437. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49999.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,013

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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