Fidelity scales and performance measures to support implementation and quality assurance for 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
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle