Fidelity scales and performance measures to support implementation and quality assurance for first episode psychosis services
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this paper is to review fidelity and outcome measures which can be used to support broad implementation of first episode psychosis services and ensure quality of existing services. First episode psychosis services use a combination of evidence-based practices to improve the outcome of a first episode of psychosis and the early stages of schizophrenia. Now that there is an established international evidence base to show that they are effective, efforts are being made to make such services widely available as a routine part of health care. METHODS: We provide an overview of the literature from the perspective of an expert task force that was commissioned to report to the board of the International Early Psychosis Association IEPA. First, we examined the evidence-based components that underpin first episode psychosis services and identified common elements. Next, we reviewed the availability of fidelity measures and outcome indicators, finally we reviewed how broadly these services are delivered internationally, and the barriers to ensuring broad access to quality services. RESULTS: There is a growing consensus about the elements required to deliver effective services. Fidelity scales and performance measures are available to assess quality, access, and outcome. First episode psychosis services are variably offered in high-income countries and rarely with attention to access and quality of services. Several strategies to promote implementation are identified. CONCLUSIONS: Fidelity scales and outcome measure are valuable resources to support widespread implementation and quality assurance for first episode psychosis 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 | 0,043 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».