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Enregistrement W2756555693 · doi:10.1002/wps.20456

Comparing three‐year extension of early intervention service to regular care following two years of early intervention service in first‐episode psychosis: a randomized single blind clinical trial

2017· article· en· W2756555693 sur OpenAlexafffundabout
Ashok Malla, Ridha Joober, Srividya N. Iyer, Ross Norman, Norbert Schmitz, Thomas G. Brown, Danyael Lutgens, Howard C. Margolese, Nicola Casacalenda, Amal Abdel‐Baki, Éric Latimer, Sally Mustafa, Sherezad Abadi

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreJewish General HospitalLondon Health Sciences CentreWestern UniversityDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialIntervention (counseling)RandomizationPediatricsPsychiatryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine if, following two years of early intervention service for first-episode psychosis, three-year extension of that service was superior to three years of regular care. We conducted a randomized single blind clinical trial using an urn randomization balanced for gender and substance abuse. Participants were recruited from early intervention service clinics in Montreal. Patients (N=220), 18-35 years old, were randomized to an extension of early intervention service (EEIS; N=110) or to regular care (N=110). EEIS included case management, family intervention, cognitive behaviour therapy and crisis intervention, while regular care involved transfer to primary (community health and social services and family physicians) or secondary care (psychiatric outpatient clinics). Cumulative length of positive and negative symptom remission was the primary outcome measure. EEIS patients had a significantly longer mean length of remission of positive symptoms (92.5 vs. 63.6 weeks, t=4.47, p<0.001), negative symptoms (73.4 vs. 59.6 weeks, t=2.84, p=0.005) and both positive and negative symptoms (66.5 vs. 56.7 weeks, t=2.25, p=0.03) compared to regular care patients. EEIS patients stayed in treatment longer than regular care patients (mean 131.7 vs. 105.3 weeks, t=3.98, p<0.001 through contact with physicians; 134.8 ± 37.7 vs. 89.8 ± 55.2, t=6.45, p<0.0001 through contact with other health care providers) and received more units of treatment (mean 74.9 vs. 39.9, t=4.21, p<0.001 from physicians, and 57.3 vs. 28.2, t=4.08, p<0.001 from other health care professionals). Length of treatment had an independent effect on the length of remission of positive symptoms (t=2.62, p=0.009), while number of units of treatment by any health care provider had an effect on length of remission of negative symptoms (t=-2.70, p=0.008) as well as total symptoms (t=-2.40, p=0.02). Post-hoc analysis showed that patients randomized to primary care, based on their better clinical profile at randomization, maintained their better outcome, especially as to remission of negative symptoms, at the end of the study. These data suggest that extending early intervention service for three additional years has a positive impact on length of remission of positive and negative symptoms compared to regular care. This may have policy implications for extending early intervention services beyond the current two years.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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