A protocol for the formative evaluation of the implementation of patient-reported outcome measures in child and adolescent mental health services as part of a learning health system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health conditions affect one in seven young people and research suggests that current mental health services are not meeting the needs of most children and youth. Learning health systems are an approach to enhancing services through rapid, routinized cycles of continuous learning and improvement. Patient-reported outcome measures provide a key data source for learning health systems. They have also been shown to improve outcomes for patients when integrated into routine clinical care. However, implementing these measures into health systems is a challenging process. This paper describes a protocol for a formative evaluation of the implementation of patient-reported measures in a newly operational child and adolescent mental health centre in Calgary, Canada. The purpose is to optimize the collection and use of patient-reported outcome measures. Our specific objectives are to assess the implementation progress, identify barriers and facilitators to implementation, and explore patient, caregivers and clinician experiences of using these measures in routine clinical care. METHODS: This study is a mixed-methods, formative evaluation using the Consolidated Framework for Implementation Research. Participants include patients and caregivers who have used the centre's services, as well as leadership, clinical and support staff at the centre. Focus groups and semi-structured interviews will be conducted to assess barriers and facilitators to the implementation and sustainability of the use of patient-reported outcome measures, as well as individuals' experiences with using these measures within clinical care. The data generated by the patient-reported measures over the first five months of the centre's operation will be analyzed to understand implementation progress, as well as validity of the chosen measures for the centres' population. DISCUSSION: The findings of this evaluation will help to identify and address the factors that are affecting the successful implementation of patient-reported measures at the centre. They will inform the co-design of strategies to improve implementation with key stakeholders, which include patients, clinical staff, and leadership at the centre. To our knowledge, this is the first study of the implementation of patient-reported outcome measures in child and adolescent mental health services and our findings can be used to enhance future implementation efforts in similar settings.
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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 | 0,215 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,021 |
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 ».