A Canadian Programme for Early Intervention in Non-Affective Psychotic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide a brief overview of the development of clinical services and research for early intervention in psychotic disorders in Canada; to describe components of a comprehensive clinical/research programme for nonaffective psychotic disorders; and to present a summary of results of clinical and social outcomes achieved. METHOD: This is a descriptive paper providing some details of how clinical services are being developed in Canada and concentrating on one particular early intervention programme, Prevention and Early intervention Programme for Psychoses (PEPP) London, Ontario, which is using a historical control design to evaluate the impact of an assertive approach to community case detection. Components of a phase-specific treatment programme and early case detection are described followed by results based on clinical and psychosocial data collected according to a defined protocol. RESULTS: One year outcome for patients treated in PEPP shows use of low dose, pre-dominantly novel antipsychotics and high (81.5%) retention and remission (75%) rates. Highly significant improvements were also reported for self-rated quality of life and cognition. Duration of untreated psychosis (DUP) and premorbid adjustment were associated with improvement in positive and negative symptoms, respectively. Systemic changes to improve access to the service resulted in substantial increases in number of cases treated and a> 50% decline in DUP. CONCLUSIONS: Phase-specific treatment approach and case identification strategies to reduce delay in treatment are likely to substantially improve outcome in nonaffective psychotic disorders compared with what has been reported with traditional approaches.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».