Measurement-Based Care in a Remote Intensive Outpatient Program: Pilot Implementation Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ongoing mental health crisis, especially among youth, has led to a greater demand for intensive treatment at the intermediate level, such as intensive outpatient programs (IOPs). Defining best practices in remote IOPs more broadly is critical to understanding the impact of these offerings for individuals with high-acuity mental health service needs in the outpatient setting. Measurement-based care (MBC), or the routine and systematic collection of patient-reported data throughout the course of care to make meaningful changes to treatment, is one such practice that has been shown to improve patient outcomes in mental health treatment. Despite the literature linking MBC to beneficial clinical outcomes, the adoption of MBC in clinical practice has been slow and inconsistent, and more research is needed around MBC in youth-serving settings. OBJECTIVE: The aim of this paper is to help bridge these gaps, illustrating the implementation of MBC within an organization that provides remote-first, youth-oriented IOP for individuals with high-acuity psychiatric needs. METHODS: A series of 2 quality improvement pilot studies were conducted with select clinicians and their clients at Charlie Health, a remote IOP program that treats high-acuity teenagers and young adults who present with a range of mental health disorders. Both studies were carefully designed, including thorough preparation and planning, clinician training, feedback collection, and data analysis. Using process evaluation data, MBC deployment was repeatedly refined to enhance the clinical workflow and clinician experience. RESULTS: The survey completion rate was 80.08% (3216/4016) and 86.01% (4218/4904) for study 1 and study 2, respectively. Quantitative clinician feedback showed marked improvement from study 1 to study 2. Rates of successful treatment completion were 22% and 29% higher for MBC pilot clients in study 1 and study 2, respectively. Depression, anxiety, and psychological well-being symptom reduction were statistically significantly greater for MBC pilot clients (P<.05). CONCLUSIONS: Our findings support the feasibility and clinician acceptability of a rigorous MBC process in a real-world, youth-serving, remote-first, intermediate care setting. High survey completion data across both studies and improved clinician feedback over time suggest strong clinician buy-in. Client outcomes data suggest MBC is positively correlated with increased treatment completion and symptom reduction. This paper provides practical guidance for MBC implementation in IOPs and can extend to other mental health care 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 | 0,028 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».