Working Together: Interdisciplinary Training within Live-In Treatment
Notice bibliographique
Résumé
A strong and cohesive interdisciplinary support team is critical to the success of children’s mental health live-in treatment program. Kinark Child and Family Services, a leading child and youth mental health organization in Ontario, Canada, assessed the degree to which its community-based live-in treatment programs align with identified best practices and used the findings to inform the implementation of an interdisciplinary team that delivers a unified clinical approach to treatment and care. This paper reviews the results of the assessment, focusing specifically on interdisciplinary teamwork and the collaboration, consultation, and training that is crucial for staff working in live-in treatment programs. The benefits of this collaboration on the therapeutic milieu for complex children and youth cannot be overstated as clients are supported by multiple professionals throughout their treatment journey, including child and youth care practitioners, clinical therapists, psychologists, case managers, and nurses. Training in dialectical behavior therapy (DBT) is provided to all staff to ensure that all members of the patient’s interdisciplinary team offer a consistent approach in the delivery and support of individualized treatment plans. We contend that our training approach for interdisciplinary staff in our live-in treatment programs, including comprehensive training in DBT, is beneficial for clients and families. Consideration for future program evaluation and interdisciplinary training initiatives are presented.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».