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Enregistrement W7133032217

Examining the Experience of Change to Funding and Service Length: A Multi-method Study of Community Mental Health Services

2021· dissertation· W7133032217 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Lynn Duncan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderStakeholder engagementMental healthFocus groupQualitative researchService (business)Stakeholder analysisService delivery framework
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This PhD Thesis explored the connections between community mental health interventions, service user needs, outcomes, funding and stakeholder engagement. Specifically, the overarching question “How are changes to community mental health funding and service length connected to stakeholder engagement and outcomes in the literature and practice?” was addressed using four different research studies. The first study used a realist synthesis approach to address the question “How does stakeholder engagement impact outcomes when there is a change in public funding allocation models within community mental health settings?” The findings demonstrated that funding change does not necessarily influence outcomes, but that stakeholder engagement is an essential mechanism that can support positive outcomes. The second study asked, “How do short term case managers reflect on the principles of a time restricted case management intervention?” Short-term case management is modeled after Intensive Case Management and Critical Time Intervention; however, the new change limits service to three months. A principles-focused evaluation (P-FE) methodology with focus groups was used to gather perspectives of short-term case managers. The results indicated that case managers adhering to the short-term case management (STCM) process as it was conceptualized, however they are more often embracing “broker case management” models of care instead of an Intensive Case Management approach. Following the investigation with case managers, the third study sought perspectives from clients who were recipients of STCM services. Specifically, the question for this study was “What are the experiences with services of individuals who received short term case management?” This qualitative study used individual in-depth interviews and found that clients predominantly reported a positive experience with having a therapeutic relationship with a case manager, however, some clients conveyed concern that this relationship had to come to an end or a desire to interact more frequently with their case manager. Lastly, the fourth study focused on measuring the needs of clients who had participated in STCM and asked, “What are the needs of clients before and after short term case management services as rated by both the client and the case manager?” Based on an analysis of the program’s Ontario Common Assessment of Need (OCAN) data, psychological distress, company and physical health were the most common unmet client needs at the start of service. Findings indicate that STCM can have a positive impact of psychological distress and daytime activities. Additionally, it appears to decrease total need and total unmet need scores. This new evidence has demonstrated that the constructs of funding, service delivery model, engagement, client needs and outcomes are complex. Additionally, stakeholder engagement is an essential construct when considering how funding and services are structured within community mental health settings.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,837
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,115 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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