A first step in system improvement: a survey of Early Psychosis Intervention Programmes in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Ontario, Canada is a large province with a geographically dispersed population. Early psychosis intervention (EPI) programmes are available province-wide, with delivery approaches adapted to context. This study examined EPI programme delivery in relation to recently released provincial EPI Program Standards, and variations based on geographic context. METHODS: The data source was a province-wide key informant survey of early psychosis programmes conducted after release of the Standards. Chi-squared tests compared large- and small-area programmes on selected programme structural features and perceived adherence to 19 service components. RESULTS: Responses were obtained from 52 programme sites, including 21 small-area programmes with 1 to 2 staff. In general, frequency of EPI delivery was highest for individual assessment and treatment components, and moderate for social supports and family support. Implementation was lowest for public education, early detection and recovery planning. Small-area programmes reported lower implementation for over half of the components, with differences statistically significant for psychiatric assessment and physical health monitoring. CONCLUSION: Since the release of the Standards, the Ontario Ministry of Health has partnered with a provincial network of EPI stakeholders to support practice improvement. This survey identified components where more implementation support is needed, overall and for rural area delivery. Ultimately, systematic monitoring of programme fidelity and measuring client outcomes are key to advancing the quality of EPI programme delivery.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».