MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2888994696 · doi:10.2147/rmhp.s131833

Improving access to specialized care for first-episode psychosis: an ecological model

2018· review· en· W2888994696 sur OpenAlexfundno aff
Aubrey M. Moe, Ellen B. Rubinstein, C. Gallagher, David M. Weiss, Amanda Stewart, Nicholas J. K. Breitborde

Notice bibliographique

RevueRisk Management and Healthcare Policy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaOhio Department of Mental Health and Addiction ServicesInstitut de recherche en santé mentaleOhio Department of Mental Health
Mots-clésPsychosisVariety (cybernetics)Early psychosisPsychiatryQuality of life (healthcare)MedicinePsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychotic spectrum disorders are serious illnesses with symptoms that significantly impact functioning and quality of life. An accumulating body of literature has demonstrated that specialized treatments that are offered early after symptom onset are disproportionately more effective in managing symptoms and improving outcomes than when these same treatments are provided later in the course of illness. Specialized, multicomponent treatment packages are of particular importance, which are comprised of services offered as soon as possible after the onset of psychosis with the goal of addressing multiple care needs within a single care setting. As specialized programs continue to develop worldwide, it is crucial to consider how to increase access to such specialized services. In the current review, we utilize an ecological model of understanding barriers to care, with emphasis on understanding how individuals with first-episode psychosis interact with and are influenced by a variety of systemic factors that impact help-seeking behaviors and engagement with treatment. Future work in this area will be important in understanding how to most effectively design and implement specialized care for individuals early in the course of a psychotic disorder.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRisk Management and Healthcare PolicyMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207