Evaluation of an Interprofessional Educational Intervention in Mental Health and Intellectual and Developmental Disability for Health and Social Service Trainees
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adults with intellectual and developmental disabilities (IDD) experience high rates of poor mental health and challenges accessing timely and high-quality services. There is limited interprofessional training on mental health care for this population. METHODS: A virtual, synchronous program based on the Project Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) Ontario IDD Mental Health program was developed for health and social service trainees. Participants represented 10 disciplines across 12 Canadian university or college programs. The program was taught by a team of health and social service providers together with individuals with lived experience and included didactics and case-based discussions. Program evaluation utilized a pre-, post-, and 12-week follow-up survey design with feedback surveys following each session. RESULTS: Fifty participants registered for the program; 34 (68%) completed baseline measures and attended at least two sessions. Overall, participants reported high session satisfaction (average rating of 4.47 of 5). Participants demonstrated significant improvement in self-efficacy regarding communication (p < 0.001), management of mental health needs (p < 0.001), and working across systems (p < 0.001). Participants self-reported feeling more knowledgeable about common comorbidities (p < 0.001), assessing behavioral challenges (p < 0.001), the role of interdisciplinary professionals (p < 0.001), and community resources (p < 0.001). Improvements were maintained at follow-up across outcomes. CONCLUSION: The pilot Project ECHO for health and social service trainees in adult IDD mental health demonstrated high participant satisfaction and positive impact on trainees' self-efficacy and knowledge. Interprofessional educational interventions can be effectively implemented using virtual technology to teach about other mental health populations requiring multisector care.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».