Using Neuropsychological Profiling to Tailor Mental Health Care for Children and Youth: a Quality Improvement Project to Measure Feasibility
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Precision child and youth mental healthcare has great potential to improve treatment success by tailoring interventions to individual needs. An innovative care pathway in a pediatric mental health outpatient clinic was designed to allow for neuropsychology data to be integrated in psychotherapeutic care. This paper describes the feasibility of this new pathway, including implementation outcomes, acceptability, and potential for future integration. METHOD: The target population was outpatients 6-17 years old referred for individual treatment to a tertiary outpatient mental health (OPMH) clinic. The new care pathway was co-developed by neuropsychologists and mental health practitioners. A logic model was created to guide the evaluation, which was informed by the Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance framework. As part of the logic model, a stepped assessment protocol was implemented, and reports on neuropsychological function were shared with patients, caregivers, and care providers. Evaluation data were collected from phone surveys, questionnaires, a focus group, and administrative records. RESULTS: Forty-two patients scheduled to receive therapy over a 6-month period were offered the opportunity to participate in the new care pathway and 39 (93%) agreed. Self-reported outcome data showed that 83% of patients and 94% of caregivers valued neuropsychology-informed care, with some describing it as transformative. Almost all practitioners (91%) reported that the project added value to their clinical care. There were no adverse effects on participants nor the flow of patients through the system. CONCLUSIONS: Neuropsychology-informed pediatric OPMH care was feasible and well-received. Clinical effectiveness should be studied in an experimental trial.
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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 | 0,071 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».