EVALUATING SCHOOL-BASED INTERVENTIONS AND PROGRAMS IN TREATING CHILDREN MENTAL HEALTH DISORDERS
Notice bibliographique
Résumé
Background: The implementation of mental health services such as school-based interventions and programs have been well established within schools. However, it is uncertain how effective school-based interventions and programs are in treating children who are diagnosed with a mental health disorder specifically for children who are younger than 11 years old as it has not been explored. Objective: This proposed quasi-experimental study aims to determine the effectiveness of school-based mental health intervention programs in supporting and treating children (ages 6 to 11) who are diagnosed with a mental health disorder by evaluating their symptoms. Method: The proposed study would collect quantitative data from 200 participants recruited using a probability sampling strategy known as cluster sampling coupled with purposive sampling from Ontario-Montclair School District and Pomona Unified School District. Out of the 200 participants, 100 of the participants will be from OMSD and receive the school-based intervention and the other 100 participants will be from PUSD and not receive the school-based intervention. This study proposes the use of the Pediatric Symptom Checklist (PSC-35) pretreatment and posttreatment to measure changes in their symptoms, behaviors, interpersonal functioning, and emotions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».