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Enregistrement W4387195264 · doi:10.1177/27550834231200617

Accessing and re-accessing mental health walk-in clinics for children and families

2023· article· en· W4387195264 sur OpenAlexafffundabout
Catalina Sarmiento, Graham J. Reid

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Medicine Access · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesChildren’s Health FoundationCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Health FoundationChildren's Health Research Institute
Mots-clésLegal guardianMental healthDemographicsAgency (philosophy)MedicineDescriptive statisticsFamily medicinePsychiatryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many child and youth mental health (CYMH) agencies across Canada and in Ontario are using mental health walk-in clinics (MHWCs). Objectives: (1) Explore how MHWCs are used by families (e.g. mean, mode, and median number of visits), and (2) document how often and how soon families returned for a second MHWC visit and identify correlates of time to a second MHWC visit. Design: Administrative data from two CYMH agencies in Ontario were extracted, including demographics, visit data, and presenting concerns. Methods: In this exploratory, descriptive study, analyses of administrative data were conducted to identify patterns and correlates of MHWC use before other agency services, compared to MHWC use exclusively. Results: About a third of children and families using MHWCs had two or more visits. Child age, guardianship, and disposition at discharge emerged as correlates of time to a second MHWC visit. Conclusion: MHWCs can save families' time, and both agencies' time and money by eliminating the need to complete a detailed assessment prior to treatment for cases that would go on to have a single visit within this service.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,423
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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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