A ‘navigator’ model in emerging mental illness?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: While there is clearly much to be gained from ensuring that youth with emerging mental illness across a variety of psychiatric illnesses receive care that reduces symptoms and improves functioning, it is not at all clear how best to achieve these results within a health-care system that has limited resources. Outside of the area of psychosis, there is little evidence to guide us around a model of care that might be effective, efficient and linked to existing mental health systems. METHODS: We summarize the literature on early intervention (EI) in psychosis and derive five key lessons for transdiagnostic prevention. We then broadened our search to find clinical and systems models that shared challenges similar to those identified for EI, high levels of patient and family distress, need for rapid yet comprehensive diagnostic assessment and timely initiation of specific treatment. RESULTS: Cancer navigators have numerous functions that appear to overlap with the key issues in transdiagnostic psychiatric EI. A navigation clinic with a separate identity, but clearly connected to specialized mental health facilities has the potential to speed assessment, diagnosis and treatment streaming. Navigators would be involved with youth and their family throughout different levels of care, making clinical decisions based on illness and functional status. CONCLUSIONS: In sum, the evidence from navigation services in cancer care offers the mental health field a progressive clinical model that might be an important guide for EI in youth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».