Participatory logic model for a precision child and youth mental health start-up: scoping review, case study, and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Background The precision child and youth mental health (PCYMH) paradigm has great potential to transform CYMH care and research, but there are numerous concerns about feasibility, sustainablity, and equity. Implementation science and evaluation methodology, particularly participatory logic models created with stakeholders, may help catalyze PCYMH-driven system transformation. This paper aims to: (1) report results of a PCYMH logic model scoping review; (2) present a case study illustrating creation of a participatory logic model for a PCYMH start-up; and (3) share the final model plus lessons learned. Methods Phase 1: Preparation for the logic model comprised several steps to develop a preliminary draft: scoping review of PCYMH logic models; two literature reviews (PCYMH and implementation science research); an environmental scan of our organization's PCYMH research; a gap analysis of our technological capability to support PCYMH research; and 57 stakeholder interviews assessing PCYMH perspectives and readiness. Phase 2: Participatory creation of the logic model integrated Phase 1 information into a draft from which the final logic model was completed through iterative stakeholder co-creation. Results Phase 1 : The scoping review identified 0 documents. The PCYMH literature review informed our Problem and Impact Statements. Reviewing implementation and evaluation literature resulted in selection of the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance (RE-AIM) and Behavior Change Wheel (BCW) frameworks to guide model development. Only 1.2% (5/414) of the organization's research projects involved PCYMH. Three technological infrastructure gaps were identified as barriers to developing PCYMH research. Stakeholder readiness interviews identified three themes that were incorporated into the draft. Phase 2 : Eight co-creation cycles with 36 stakeholders representing 13 groups and a consensus decision-making process were used to produce the final participatory logic model. Conclusions This is the first study to report the development of a participatory logic model for a PCYMH program, detailing involvement of stakeholders from initial planning stages to the final consensus-based product. We learned that creating a participatory logic model is time- and labour-intensive and requires a multi-disciplinary team, but the process produced stakeholder-program relationships that enabled us to quickly build and implement the PCYMH start-up. Our processes and final model can inform similar efforts at other sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».