Essential Evidence-Based Components of First-Episode Psychosis Services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The purpose of this study was to identify essential evidence-based components of first-episode psychosis services. METHODS The study was conducted in two stages. In the first stage a systematic review of both peer-reviewed and gray literature (January 1980 to April 2010) was conducted. Databases searched included MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE. In the second stage, a consensus-building technique, the Delphi, was used with an international panel of experts. The panelists were presented the evidence-based components identified in the review, together with the level of supporting evidence for each component. They rated the importance of each component on a 5-point scale. A score of 5 was required to determine that a component was essential. RESULTS The review identified 1,020 citations; abstracts were reviewed for relevance. A total of 280 peer-reviewed articles met criteria for relevance. Two researchers independently reviewed these articles and identified 75 unique service components. Each component was assigned a level of supporting evidence. Twenty-seven experts completed the first Delphi round, of whom 23 participated in the second. Consensus was achieved in two rounds, with 32 components rated as essential. CONCLUSIONS The two-step process yielded a manageable list of 32 evidence-based components of first-episode psychosis services. Given the proliferation of such services and the absence of an evidence-based fidelity scale, this list can form a foundation for developing a fidelity scale for such services. It may also be helpful to funders and providers as a summary of essential services.
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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 | 0,075 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».