Real World Implementation of a Transdiagnostic Risk Calculator for the Automatic Detection of Individuals at Risk of Psychosis in Clinical Routine: Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary indicated prevention in individuals at-risk for psychosis has the potential to improve the outcomes of this disorder. The ability to detect the majority of at-risk individuals is the main barrier towards extending benefits for the lives of many adolescents and young adults. Current detection strategies are highly inefficient. Only 5% (standalone specialised early detection services) to 12% (youth mental health services) of individuals who will develop a first psychotic disorder can be detected at the time of their at-risk stage. To overcome these challenges a pragmatic, clinically-based, individualised, transdiagnostic risk calculator has been developed to detect individuals at-risk of psychosis in secondary mental health care at scale. This calculator has been externally validated and has demonstrated good prognostic performance. However, it is not known whether it can be used in the real world clinical routine. For example, clinicians may not be willing to adhere to the recommendations made by the transdiagnostic risk calculator. Implementation studies are needed to address pragmatic challenges relating to the real world use of the transdiagnostic risk calculator. The aim of the current study is to provide in-vitro and in-vivo feasibility data to support the implementation of the transdiagnostic risk calculator in clinical routine. Method: This is a study which comprises of two subsequent phases: an in-vitro phase of 1 month and an in-vivo phase of 11 months. The in-vitro phase aims at developing and integrating the transdiagnostic risk calculator in the local electronic health register (primary outcome). The in-vivo phase aims at addressing the clinicians’ adherence to the recommendations made by the transdiagnostic risk calculator (primary outcome) and other secondary feasibility parameters that are necessary to estimate the resources needed for its implementation. Discussion: This is the first implementation study for risk prediction models in individuals at-risk for psychosis. Ultimately, successful implementation is the true measure of a prediction model’s utility. Therefore, the overall translational deliverable of the current study would be to extend the benefits of primary indicated prevention and improve outcomes of first episode psychosis. This may produce significant social benefits for many adolescents and young adults and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».