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Enregistrement W4396593107 · doi:10.1093/bjsw/bcae053

Service Utilisation of an Innovative Mental Health Counselling Clinic

2024· article· en· W4396593107 sur OpenAlexafffundabout
Lin Fang, Yu Lung, G. Hui, Nelson Pang, Malik Smith, Tamana Azizi

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMental healthMedicineEquity (law)NursingMental health servicePublic healthService (business)Family medicinePsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Responding to the increasing challenges to mental health equity, Talk It Out Counseling Clinic (the Clinic), an innovative, public-facing counselling service, was established at the University of Toronto during the pandemic. Operating on the principles of anti-oppression and trauma-informed care, the Clinic trains Master of Social Work students to deliver mental health counselling to populations encountering multiple barriers to mental health equity through phone or video. Guided by a quality improvement framework, this study used chart reviews to examine the demographic characteristics, initial mental health status and service utilisation of clients (N = 116) who completed services at the Clinic during its inaugural year. Three-quarters of the clients identified as Black or other racialised individuals, and over 70 per cent rated their general mental health as poor or fair. Nearly 80 per cent of clients referred to the Clinic proceeded to an intake, amongst whom 69.6 per cent successfully completed the services. Warm handoff was associated with service engagement, whilist men and older clients were more likely to terminate the services prematurely. The study underscores the mental health needs of communities confronting multiple challenges and illuminates the processes conducive to client engagement and service delivery within an innovative, school-run mental health clinic.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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