Access to best-evidenced mental health support for care-experienced young people: Learnings from the implementation of cognitive therapy for PTSD
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Rates of PTSD are up to 12 times higher in care-experienced young people (CEYP) compared to their peers. Trauma-focused CBTs are the best-evidenced treatment for youth with PTSD, yet, in practice CEYP often struggle to access this treatment. We worked alongside services to understand barriers and facilitators of the implementation of cognitive therapy for PTSD (a type of tf-CBT) to CEYP. Design: This was an active open implementation trial. Methods: We recruited 28 mental health teams across England, including general CAMHS, targeted-CAMHS for CEYP, and social care based teams. From these teams, participants were 243 mental health professionals, from a wide variety of professional backgrounds. Following recruitment/intervention training, teams participated in rolling 3-monthly focus groups and individual interviews, to understand what helped and hindered implementation. Data were analysed using a framework analysis conducted using the CFIR 2.0. Results: Almost half of the teams were able to implement, but only approximately one quarter with CEYP, specifically. Universal barriers that were discussed by almost all teams, particularly highlighted service-structures and commissioning as a major barrier delivery to CEYP, as well as the complexities of the young person and their network. Unique factors that differentiated teams who did and did not implement included the culture of the team, leadership engagement and style, and the development of in-house supervision structures. Conclusions: Findings offer key considerations for mental health teams, service leads, commissioners and policy-makers, to enhance delivery of best-evidenced mental health treatments like CT-PTSD, for CEYP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».