First-Episode Psychosis, Early Intervention, and Outcome: What Have We Learned?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There has been increased interest in the potential of early intervention to positively influence outcome in first-episode psychosis (FEP) and, consequently, to influence mental health policy and practice. This study's objective was to examine the concept of early intervention and the evidence that currently exists to support such a shift in the delivery of care. METHOD: We examined the evidence for phase-specific treatment of FEP, looking for interventions that attempt to arrest the transition from a putative prodromal state to full psychosis, as well as for interventions that attempt to reduce delay in treatment. RESULTS: Some evidence supports specialized FEP interventions for short-term outcome in terms of symptom reduction, relapse rates, and greater adherence to and retention in treatment. As well, there is modest support for benefits to aspects of social and community functioning and satisfaction with life. Limited evidence supports a positive effect of community-wide case detection in terms of reduced delays in treatment and pharmacologic and psychological interventions in the prodromal phase. CONCLUSIONS: The field of early intervention in psychosis is young, with encouraging preliminary results, especially for improving outcome in established FEP. It requires further study, especially of longer-term outcome. Further studies need to examine the effects of a specialized approach on longer-term outcome and to explore cost-effective methods to reduce delays in treatment and provide interventions in the prodromal phase.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».