Implementing one-at-a-time therapy services as one core component of a provincial stepped care model within Prince Edward Island's community mental health and addictions services: an implementation process synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Providers within Health PEI's Community Mental Health and Addictions Services completed online asynchronous courses in one-at-a-time (OAAT) therapy and Stepped Care 2.0 (SC2.0) as part of an initiative to implement a provincial stepped care model. This thesis: 1) mapped the OAAT therapy implementation process using three frameworks: the Active Implementation Frameworks, Expert Recommendations for Implementing Change, and the Consolidated Framework for Implementation Research; 2) measured provider attitude and knowledge; 3) explored providers� implementation experiences; and 4) quantified OAAT therapy delivery. The study used a mixed-methods, single-cohort, observational design with two interventions. Surveys were distributed to providers at five time points over four months, and researchers interviewed seven program champions. Implementation data was abstracted from Health PEI, stakeholder, and research team documentation. Providers (N = 72) demonstrated an increase in SC2.0 knowledge and endorsed agreement for the acceptance, appropriateness, and feasibility of SC2.0/OAAT therapy, including organizational readiness (e.g., compatibility, knowledge and skills, leadership, and program champions). Interview themes aligned with existing implementation strategies (e.g., co-design, communication, and mentorship), which were considered factors for implementation sustainability. Providers delivered 3,746 OAAT therapy sessions from 2023 to 2024, showcasing the cumulative efforts made by Health PEI, providers, and stakeholders.
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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 | 0,031 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».