Implementation of evidence-based group interventions in a community-based mental health service for self-harming and suicidal youth
Notice bibliographique
Résumé
Objective Suicide and self-harm have significant health, economic and social costs. Group-based interventions can be an effective and advantageous treatment approach; however, there is little evidence on the application of these groups in youth community mental health settings in Australia. Using the RE-AIM framework, we explore the feasibility and implementation of two group programmes in a youth-focussed community-based mental health service: dialectical behaviour therapy-adolescent (DBT-A) and cognitive behavioural Self and Strength (S&S).Method Data were collected from an Australian community mental health service that implemented two group therapy treatments over 12 months. RE-AIM implementation framework outcomes included programme reach (patient flow, group uptake, treatment completion), effectiveness (youth and care clinical outcomes), adoption (staff perception), implementation (barriers), and maintenance (service commitment and acceptability).Results Groups were considered for all eligible clients (61% of referrals), of these 36% accepted treatment and of those who commenced, 71% completed DBT-A and 82% completed S&S. DBT-A participants reported improved suicidality, emotion dysregulation, self-harm and quality of life (QoL). S&S participants reported improved QoL. Despite small sample size, treatment was acceptable to participants, with high retention and adherence across both groups. Clinicians involved in facilitation noted positive clinical impacts.Conclusions Group-based interventions have the potential to reduce emotion dysregulation difficulties for youth. Understanding barriers to uptake of group programmes in community-based mental health settings is essential to improve the reach and implementation of group programmes.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».