A model of implementation for the family check-up in community mental health settings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Family Check-Up (FCU) is an evidence-based treatment program that has been developed in over 25 years of rigorous clinical research. The FCU is associated with long-term outcomes including improved mental and behavioral health that lead to lifelong adjustment and has been implemented in various countries, including the United States of America, Sweden, Canada, and the Netherlands. Method: In this paper, we review the theoretical model that guided our research, the clinical model for service delivery, and the implementation model that guides our dissemination of the FCU in diverse community service settings in the United States. The FCU is grounded in a developmental, ecological model in which contextual stressors predict parenting skills and family relationships, which are key mediators and targets of the intervention. The FCU in-person program includes a 3-session, strength-based assessment that culminates in a feedback session which then leads to tailored parenting support for families. Our community implementation model occurs in 4 phases that include exploration of community need, consultation, training, and ongoing support for sustainment. A combination of e-learning, virtual trainings, provider consultation and certification, and supervisor training is included in the implementation model. Results: Results across studies demonstrated improvements in parent self-efficacy, stress, emotion regulation, anxiety, depression, and parenting behaviors (positive and proactive parenting, limit-setting), and reductions in negative parenting, family conflict, and child emotional problems. Conclusion: Our goal is to expand the reach of mental health prevention around the world by increasing dissemination of the FCU in community settings through a collaborative, community-engaged process, and integrating our new digital health program into a range of mental health service settings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».