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Enregistrement W2912083297 · doi:10.1176/appi.ps.201800319

Caught in the “NEET Trap”: The Intersection Between Vocational Inactivity and Disengagement From an Early Intervention Service for Psychosis

2019· article· en· W2912083297 sur OpenAlexafffundabout
Anika Maraj, Sally Mustafa, Ridha Joober, Ashok Malla, Jai Shah, Srividya N. Iyer

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchMcGill UniversityBristol-Myers Squibb CanadaH. Lundbeck A/SCanada Research ChairsPfizer
Mots-clésDisengagement theoryHazard ratioConfidence intervalMedicineIntervention (counseling)Proportional hazards modelVocational educationPsychiatryPsychosisInternal medicinePsychologyDemographyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Given the benefits of early intervention for psychosis and the social disengagement of youths not in education, employment, or training (NEET), this study sought to examine how being vocationally inactive (NEET) affects engagement in early intervention services. Both baseline vocational status and vocational trajectory in the first year of treatment were analyzed. Methods: Data from 394 patients of a Canadian early intervention service were analyzed using time-to-event and Cox proportional hazards regression analyses. Two-year disengagement rates were compared between patients who were vocationally inactive and active at baseline and between those who remained vocationally inactive until month 12 and those who were vocationally inactive only at baseline. Pertinent sociodemographic (age, sex, visible minority status, social and material deprivation indices, and family involvement), and clinical (duration of untreated psychosis, substance use disorder, medication nonadherence, and baseline positive and negative symptoms) factors were considered. Results: There was no statistically significant difference between the disengagement rates of those who were vocationally inactive (N=154) and those who were vocationally active (N=240) at baseline. Those who remained vocationally inactive at month 12 (N=77) were likelier to disengage in the second year than those who were vocationally inactive only at baseline (N=48) (χ2=5.44, df=1, p<0.05). This comparison remained significant in the regression analysis (hazard ratio [HR]=8.52, 95% confidence interval [95% CI]=1.54–47.1). The association of disengagement from services with lack of family contact with the treatment team (HR=3.91, 95% CI=0.98–15.6) and with greater material deprivation (HR=1.03, 95% CI=1.00–1.07) trended toward significance. Conclusions: The functional recovery of youths who are vocationally inactive when they enter services can affect their long-term service engagement and merits targeting by evidence-based interventions.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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