Implementing Foundry: A cohort study describing the regional and virtual expansion of a youth integrated service in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Integrated youth services (IYS) have been identified as a national priority in response to the youth mental health and substance use (MHSU) crisis in Canada. In British Columbia (BC), an IYS initiative called Foundry expanded to 11 physical centres and launched a virtual service. The aim of the study was to describe the demographics of Foundry clients and patterns of service utilization during this expansion, along with the impact of the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were analysed for all youth (ages 12-24) accessing both in-person (April 27th, 2018-March 31st, 2021) and virtual (May 1st, 2020-March 31st, 2021) services. Cohorts containing all clients from before (April 27th, 2018-March 16th, 2020) and during (March 17th, 2020-March 31st, 2021) the COVID-19 pandemic were also examined. RESULTS: A total of 23 749 unique youth accessed Foundry during the study period, with 110 145 services provided. Mean client age was 19.54 years (SD = 3.45) and 62% identified as female. Over 60% of youth scored 'high' or 'very high' for distress and 29% had a self-rated mental health of 'poor', with similar percentages seen for all services and virtual services. These ratings stayed consistent before and during the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: Foundry has continued to reach the target age group, with a 65% increase in number of clients during the study period compared with the pilot stage. This study highlights lessons learned and next steps to promote youth-centred data capture practices over time within an integrated youth services context.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».