Outcome evaluation of an early psychosis program using pre-post comparison and propensity matching
Notice bibliographique
Résumé
Early Psychosis Programs have been developed as a solution to reduce delays and improve outcome for first episode psychotic patients. Evaluations of the programs worldwide have found that the programs help reduce symptoms and hospitalizations and improve quality of life. The purpose of this thesis is to evaluate the overall impact of the Newfoundland and Labrador Early Psychosis Program (NL Program) for its patients. Traditionally, programs are evaluated by pre-post methodology. However, this method may have limitations since it does not use standard control groups and any changes seen in the patients from entry to completion of the program may be due to natural events, such as maturation and changes in hormones, since the patients tend to be fairly young. Therefore, this study will test a novel methodology, propensity matching, as an alternative method to evaluate the NL Program. The patients are matched to a national population from the Canadian Community Health Survey (CCHS) on several clinical and social outcomes to determine how the patients differ from the general population at entry into the NL Program and then after two years, to see if they converge back to the population after completing the NL Program. Propensity matching results are then compared to the pre-post results. Analysis of the data found the propensity matching methodology did produce similar results as the pre-post evaluation approach on social and clinical outcomes such as reducing substance use, depression, hospitalizations and suicide, and improving quality of life and vocational functioning. In conclusion, this study found the NL Program is having a major treatment effect for its patients, and propensity matching may serve as a model in future evaluations in mental health research.
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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 | 0,034 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».