The impact of caregiver familiarity with mental disorders on timing of intervention in first‐episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Based on prior research, we hypothesized that personal or family familiarity with psychosis would have a different effect on pathways to care as compared to personal or family familiarity with mental disorders. METHODS: Caregivers of 32 patients receiving treatment for a first episode of psychosis at a specialized early intervention centre provided information regarding their familiarity with psychosis and mental disorders. Information on the duration of untreated psychosis (DUP) and on the duration of untreated illness (DUI) was collected from patients and their caregivers. RESULTS: Although we found a trend in the direction of lowered DUP and longer DUI for those with personal or family familiarity with psychosis, these effects were not statistically significant. A trend was found for a higher DUI for those with personal or family familiarity with mental disorders in general, but this effect was not significant. CONCLUSION: We did not find that differential familiarity with mental disorders and by extension, personal or family familiarity, affected measures of delay in treatment of a first episode of psychosis. Trends in our findings in the hypothesized directions suggest that a larger sample size may reveal significant differential effects of previous experience with mental disorders in general and psychosis in particular on delay in help seeking during different phases of the illness.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».