Disseminating Evidence-Based Preventive Interventions to Promote Wellness and Mental Health in Children and Youth: Opportunities, Gaps, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Post pandemic increases in mental illness and waitlists for mental health services highlight the urgent need to prevent and mitigate mental health problems in children and youth living in Canada. We describe current dissemination and implementation strategies of evidence-based preventive interventions (EBPIs) for children and youth in Canada that are designed to improve health and well-being. Based on written case studies from 18 Canadian researchers and stakeholders, we examined their approaches to development, dissemination, and implementation of EBPIs. We also summarized the opportunities and challenges faced by these researchers, particularly in sustaining the dissemination and implementing of their evidence-based programs over time. Typically, researchers take responsibility for program dissemination, and they have created a variety of approaches to overcoming costs and challenges. However, despite the availability of many strong, developmentally appropriate EBPIs to support child and youth mental health and well-being, systemic gaps between their development and implementation impede equitable access to and sustainability of these resources.
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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 | 0,147 | 0,277 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».