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Enregistrement W7048891353

Monitoring the Quality of Children’s Community Mental Healthcare in Ontario: The Development of Pilot Quality Indicators

2024· article· en· W7048891353 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAgency (philosophy)Quality (philosophy)Psychological interventionRaw dataHealth careData collectionQuality management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, one of the primary ways children and youth access mental health services is through community-based agencies. Due to the lack of homogeneity in how these agencies operate and report data, agencies, governments, and policymakers face significant barriers in accurately assessing, monitoring, and comparing the quality of services delivered across the province. This leads to difficulties in macro-level understanding of service delivery quality and the appropriate allocation of resources. A solution to this is the use of quality indicators (QIs) to measure specific components of healthcare quality and the risk adjustment of these QIs to allow for accurate agency comparisons. This pilot study examined existing interRAI data holdings across Ontario, in an attempt to develop three pilot QIs to measure multiple aspects of depression symptom outcomes at a systematic level. The interRAI Child and Youth Mental Health Assessment, a widely used tool implemented in over 100+ Canadian agencies, was used for its homogeneity of reporting and quantity of data. This QI was then risk-adjusted, a process which controls for factors outside the agency's control (e.g., age), and then compared across agencies in Ontario, Canada. Following the introduction of selection criteria, eighteen agencies were included for analysis. Results show support for using interRAI tools in children’s mental health QI development at the agency level. One QI showed extensive variation between agencies, indicative of successful development, while two other QIs showed some variation. Risk adjustment strategy development showed little changes in raw and adjusted QIs. This pilot study will be valuable in informing future QI development initiatives, providing valuable in informing the next steps for quality assessment in Ontario children’s mental healthcare and the development of further interRAI children’s mental health QIs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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