The needs of most or the most in need? Exploring how system reform initiatives assess and meet youth mental health needs at varying levels of severity
Notice bibliographique
Résumé
ProblèmeDe nouveaux modèles visent à transformer le système de santé mentale canadien pour améliorer l’accès aux soins des jeunes et offrir une gamme de services répondant à leurs besoins. Parmi ces modèles : i) les services intégrés et transdiagnostiques pour les jeunes (SJIT), qui regroupent les soins en santé mentale, physique et sociale sans exclusion diagnostique, et ii) les modèles de soins échelonnés (SÉ), qui orientent la prestation des services en santé mentale pour couvrir tous les niveaux de besoins. Cependant, il n'existe aucune approche convenue pour garantir une évaluation cohérente des besoins, une orientation vers des soins appropriés, ni pour assurer une offre de services adaptée. Ce projet multiméthode vise à : i) décrire les problèmes rencontrés et les services reçus selon les niveaux de sévérité dans un modèle SJIT canadien, ii) explorer comment les modèles SJIT évaluent et fournissent des services pour répondre aux besoins variés des jeunes, et iii) renforcer les données probantes pour la mise en œuvre des modèles SÉ, afin de fournir une gamme complète de services.MéthodesÉtude 1 : Décrit les problèmes pour lesquels 2995 jeunes se sont présentés à ACCESS Esprits ouverts, une initiative SJIT pancanadienne, et les services reçus en fonction de la gravité des besoins à l’admission, évaluée selon deux échelles : Clinical Global Impression et Social and Occupational Functioning Scale.Étude 2 : Une revue de la littérature de 2005 à 2023 explore comment les modèles SJIT internationaux : i) évaluent les besoins en santé mentale, et ii) transforment ces besoins en soins appropriés. Elle examine aussi comment ces modèles identifient et orientent les jeunes ayant des besoins graves.Étude 3 : Des normes pour la mise en œuvre de modèles SÉ, offrant une gamme de services couvrant un continuum de besoins, ont été développées via trois rondes d'un processus Delphi multipartite en anglais et en français.RésultatsÉtude 1 : La plus grande proportion de participants présentait des symptômes modérés à sévères avec fonctionnement déficient (41 %), confirmant la nécessité de services adaptés pour les jeunes ayant des besoins graves en santé mentale. La plupart des participants ont reçu un seul service après l’admission (71 %). Les types de services reçus semblent varier en fonction du site. Étude 2 : La revue a inclus 118 documents sur 49 modèles distincts. Elle a révélé une grande variabilité dans les méthodes d’évaluation des besoins et les services fournis. De nombreux modèles ne décrivent pas explicitement la manière dont les besoins identifiés sont pris en compte dans les décisions de soins, et certains excluent complètement les jeunes présentant des troubles graves.Étude 3 : La méthode Delphi a inclus 68 participants sur 3 tours (76% de rétention), ce qui a permis d'aboutir à un ensemble final de 24 normes. Les commentaires des participants ont mis en évidence le désir d'une plus grande spécificité, des désaccords sur la prise de décision partagée dans l'évaluation des besoins et la sélection des services, ainsi que des questions pratiques sur l'intégration et la réforme du système. ImplicationsLa mise en œuvre des modèles de réforme des services varie considérablement, ce qui contribue probablement aux inégalités connues en matière d'accessibilité aux services pour les jeunes, en particulier ceux qui présentent des troubles graves. La recherche visant à améliorer l'évaluation des besoins et à définir les offres de services de base dans le cadre des SJIT est essentielle pour répondre à l'ensemble des besoins des jeunes. Heureusement, la conception de normes initiales pour la mise en œuvre de la SÉ dans les contextes canadiens constitue un premier guide pour la création de systèmes de santé mentale pour les jeunes plus solides, capables de prendre en charge tous les jeunes qui se présentent pour recevoir des soins, y compris ceux qui présentent des problèmes graves
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 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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».