Essential Evidence-Based Components of First-Episode Psychosis Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle